rm(list = ls())base_path <- "/Users/cristinacandido/Documents/Github/risk_wvs/data/"base_path <- "/Users/laurabazzigher/Documents/GitHub/risk_wvs/data/dataset/Data_S2/"library(data.table)
library(tidyr)
library(maps)
library(haven)
library(ggplot2)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:data.table':
##
## between, first, last## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(readxl)
library(lmerTest)## Loading required package: lme4## Loading required package: Matrix##
## Attaching package: 'Matrix'## The following objects are masked from 'package:tidyr':
##
## expand, pack, unpack##
## Attaching package: 'lmerTest'## The following object is masked from 'package:lme4':
##
## lmer## The following object is masked from 'package:stats':
##
## steplibrary(lme4)
library(broom)
library(tibble)countryfacts <- read_excel(paste0(base_path, "Hardship_complete_2024.xlsx"))
countryfacts## # A tibble: 105 × 9
## code label codeWVS homiciderate gdp infantmortality lifeexpectancy gini
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghan… 4 9.05 1500 103. 54.0 29.4
## 2 DZA Algeria 12 1.38 11000 19.2 78.3 27.6
## 3 ADO Andorra 20 2.6 49900 2.6 83.7 27.2
## 4 ARG Argent… 32 5.58 21500 9.14 78.6 42.3
## 5 ARM Armenia 51 4.26 14200 11.9 76.4 25.2
## 6 AUS Austra… 36 1.23 49800 2.96 83.3 34.3
## 7 AUT Austria 40 0.752 54100 3.2 82.5 30.2
## 8 AZE Azerba… 31 2.58 14400 22.9 74.4 33.7
## 9 BGD Bangla… 50 3.17 5900 29.6 75.0 32.4
## 10 BLR Belarus 112 6.43 19800 3.23 74.5 24.4
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 1 more variable: femalemale_primedu <dbl>countryfacts$homiciderate=log(countryfacts$homiciderate)
countryfacts$gdp=log(countryfacts$gdp)
countryfacts$infantmortality=log(countryfacts$infantmortality)
countryfacts$lifeexpectancy=log(countryfacts$lifeexpectancy)
countryfacts## # A tibble: 105 × 9
## code label codeWVS homiciderate gdp infantmortality lifeexpectancy gini
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghan… 4 2.20 7.31 4.64 3.99 29.4
## 2 DZA Algeria 12 0.323 9.31 2.96 4.36 27.6
## 3 ADO Andorra 20 0.956 10.8 0.956 4.43 27.2
## 4 ARG Argent… 32 1.72 9.98 2.21 4.36 42.3
## 5 ARM Armenia 51 1.45 9.56 2.48 4.34 25.2
## 6 AUS Austra… 36 0.204 10.8 1.09 4.42 34.3
## 7 AUT Austria 40 -0.285 10.9 1.16 4.41 30.2
## 8 AZE Azerba… 31 0.947 9.57 3.13 4.31 33.7
## 9 BGD Bangla… 50 1.15 8.68 3.39 4.32 32.4
## 10 BLR Belarus 112 1.86 9.89 1.17 4.31 24.4
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 1 more variable: femalemale_primedu <dbl># Reverse Codierung
countryfacts$homiciderate=scale(countryfacts$homiciderate)
countryfacts$gdp=scale(-countryfacts$gdp)
countryfacts$infantmortality=scale(countryfacts$infantmortality)
countryfacts$lifeexpectancy=scale(-countryfacts$lifeexpectancy)
countryfacts$gini=scale(countryfacts$gini)
countryfacts$femalemale_primedu=scale(-countryfacts$femalemale_primedu)
countryfacts## # A tibble: 105 × 9
## code label codeWVS homiciderate[,1] gdp[,1] infantmortality[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghanistan 4 0.731 2.24 2.38
## 2 DZA Algeria 12 -0.943 0.349 0.676
## 3 ADO Andorra 20 -0.379 -1.08 -1.35
## 4 ARG Argentina 32 0.301 -0.286 -0.0767
## 5 ARM Armenia 51 0.0607 0.107 0.190
## 6 AUS Australia 36 -1.05 -1.08 -1.22
## 7 AUT Austria 40 -1.48 -1.16 -1.14
## 8 AZE Azerbaijan 31 -0.387 0.0935 0.854
## 9 BGD Bangladesh 50 -0.203 0.939 1.11
## 10 BLR Belarus 112 0.427 -0.208 -1.13
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 3 more variables: lifeexpectancy <dbl[,1]>, gini <dbl[,1]>,
## # femalemale_primedu <dbl[,1]>countryfacts$hardship_index=(countryfacts$homiciderate+countryfacts$gdp+countryfacts$gini+countryfacts$lifeexpectancy+countryfacts$infantmortality+countryfacts$femalemale_primedu)/6
countryfacts## # A tibble: 105 × 10
## code label codeWVS homiciderate[,1] gdp[,1] infantmortality[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghanistan 4 0.731 2.24 2.38
## 2 DZA Algeria 12 -0.943 0.349 0.676
## 3 ADO Andorra 20 -0.379 -1.08 -1.35
## 4 ARG Argentina 32 0.301 -0.286 -0.0767
## 5 ARM Armenia 51 0.0607 0.107 0.190
## 6 AUS Australia 36 -1.05 -1.08 -1.22
## 7 AUT Austria 40 -1.48 -1.16 -1.14
## 8 AZE Azerbaijan 31 -0.387 0.0935 0.854
## 9 BGD Bangladesh 50 -0.203 0.939 1.11
## 10 BLR Belarus 112 0.427 -0.208 -1.13
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 4 more variables: lifeexpectancy <dbl[,1]>, gini <dbl[,1]>,
## # femalemale_primedu <dbl[,1]>, hardship_index <dbl[,1]>countryfacts <- countryfacts %>%
mutate(across(c("homiciderate", "gdp", "infantmortality", "lifeexpectancy", "gini", "femalemale_primedu"),
~ifelse(is.na(.), median(., na.rm = TRUE), .)))
countryfacts## # A tibble: 105 × 10
## code label codeWVS homiciderate[,1] gdp[,1] infantmortality[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghanistan 4 0.731 2.24 2.38
## 2 DZA Algeria 12 -0.943 0.349 0.676
## 3 ADO Andorra 20 -0.379 -1.08 -1.35
## 4 ARG Argentina 32 0.301 -0.286 -0.0767
## 5 ARM Armenia 51 0.0607 0.107 0.190
## 6 AUS Australia 36 -1.05 -1.08 -1.22
## 7 AUT Austria 40 -1.48 -1.16 -1.14
## 8 AZE Azerbaijan 31 -0.387 0.0935 0.854
## 9 BGD Bangladesh 50 -0.203 0.939 1.11
## 10 BLR Belarus 112 0.427 -0.208 -1.13
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 4 more variables: lifeexpectancy <dbl[,1]>, gini <dbl[,1]>,
## # femalemale_primedu <dbl[,1]>, hardship_index <dbl[,1]># Use the mutate function to change the country name
countryfacts <- countryfacts %>%
mutate(country = ifelse(label == "Serbia and Montenegro", "Serbia", label))
countryfacts## # A tibble: 105 × 11
## code label codeWVS homiciderate[,1] gdp[,1] infantmortality[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AFG Afghanistan 4 0.731 2.24 2.38
## 2 DZA Algeria 12 -0.943 0.349 0.676
## 3 ADO Andorra 20 -0.379 -1.08 -1.35
## 4 ARG Argentina 32 0.301 -0.286 -0.0767
## 5 ARM Armenia 51 0.0607 0.107 0.190
## 6 AUS Australia 36 -1.05 -1.08 -1.22
## 7 AUT Austria 40 -1.48 -1.16 -1.14
## 8 AZE Azerbaijan 31 -0.387 0.0935 0.854
## 9 BGD Bangladesh 50 -0.203 0.939 1.11
## 10 BLR Belarus 112 0.427 -0.208 -1.13
## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 5 more variables: lifeexpectancy <dbl[,1]>, gini <dbl[,1]>,
## # femalemale_primedu <dbl[,1]>, hardship_index <dbl[,1]>, country <chr># Data of Wave 5
WV5_data <- readRDS(paste0(base_path, "F00007944-WV5_Data_R_v20180912.rds"))
# Convert WV5_data-object in data.frame
WV5_data_df <- as.data.frame(WV5_data)data5 <- WV5_data_df %>%
rename(gender = V235, age = V237, country_code = V2, wave = V1, risktaking = V86, children = V56, married = V55, employed = V241, education = V238)
data5## wave V1A V1B country_code V2A V3 V4 V4_CO V5 V5_CO V6 V6_CO V7 V7_CO V8
## 1 5 2 2 20 20 1 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 2 5 2 2 20 20 2 1 -4 2 -4 2 -4 4 -4 1
## 3 5 2 2 20 20 3 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 4 5 2 2 20 20 5 1 -4 2 -4 1 -4 2 -4 1
## 5 5 2 2 20 20 6 1 -4 1 -4 1 -4 4 -4 2
## 6 5 2 1 20 20 7 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 7 5 2 2 20 20 8 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 8 5 2 1 20 20 9 1 -4 1 -4 1 -4 4 -4 2
## 9 5 2 2 20 20 10 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 10 5 2 2 20 20 11 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 11 5 2 2 20 20 12 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 12 5 2 2 20 20 13 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 13 5 2 2 20 20 14 2 -4 1 -4 1 -4 4 -4 1
## 14 5 2 2 20 20 15 2 -4 3 -4 1 -4 4 -4 1
## 15 5 2 2 20 20 16 2 -4 2 -4 1 -4 4 -4 3
## 16 5 2 2 20 20 17 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 17 5 2 2 20 20 18 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 3
## 18 5 2 1 20 20 19 1 -4 2 -4 2 -4 1 -4 2
## 19 5 2 2 20 20 21 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 2
## 20 5 2 2 20 20 22 1 -4 1 -4 2 -4 2 -4 2
## 21 5 2 2 20 20 23 2 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 22 5 2 2 20 20 24 1 -4 1 -4 2 -4 4 -4 1
## 23 5 2 2 20 20 25 2 -4 2 -4 1 -4 3 -4 3
## 24 5 2 2 20 20 26 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 2
## 25 5 2 2 20 20 27 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 26 5 2 2 20 20 28 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 27 5 2 2 20 20 29 1 -4 2 -4 1 -4 2 -4 1
## 28 5 2 2 20 20 30 1 -4 1 -4 2 -4 2 -4 2
## 29 5 2 2 20 20 32 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 30 5 2 2 20 20 33 1 -4 2 -4 2 -4 4 -4 1
## 31 5 2 2 20 20 34 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 2
## 32 5 2 2 20 20 35 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 1
## 33 5 2 2 20 20 36 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 1
## 34 5 2 2 20 20 39 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 1
## 35 5 2 2 20 20 41 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 36 5 2 2 20 20 44 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 37 5 2 2 20 20 45 1 -4 1 -4 2 -4 4 -4 1
## 38 5 2 2 20 20 46 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 1
## 39 5 2 2 20 20 47 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 1
## 40 5 2 2 20 20 48 1 -4 2 -4 2 -4 4 -4 1
## 41 5 2 2 20 20 49 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 1
## 42 5 2 2 20 20 50 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 1
## 43 5 2 1 20 20 51 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 44 5 2 1 20 20 52 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 45 5 2 2 20 20 53 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 46 5 2 1 20 20 54 2 -4 2 -4 3 -4 4 -4 2
## 47 5 2 2 20 20 55 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 48 5 2 1 20 20 56 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 1
## 49 5 2 1 20 20 57 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 1
## 50 5 2 2 20 20 58 1 -4 2 -4 2 -4 4 -4 2
## 51 5 2 2 20 20 59 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 1
## 52 5 2 2 20 20 60 1 -4 3 -4 1 -4 4 -4 1
## 53 5 2 2 20 20 61 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 54 5 2 2 20 20 62 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 55 5 2 1 20 20 63 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 56 5 2 1 20 20 64 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 57 5 2 1 20 20 66 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 58 5 2 1 20 20 67 1 -4 2 -4 1 -4 4 -4 2
## 59 5 2 1 20 20 68 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 60 5 2 1 20 20 70 1 -4 1 -4 2 -4 4 -4 1
## 61 5 2 1 20 20 71 1 -4 2 -4 1 -4 1 -4 1
## 62 5 2 1 20 20 72 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 63 5 2 2 20 20 73 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 64 5 2 2 20 20 74 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 65 5 2 2 20 20 75 1 -4 2 -4 1 -4 4 -4 1
## 66 5 2 2 20 20 76 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 2
## 67 5 2 2 20 20 77 1 -4 1 -4 2 -4 4 -4 3
## 68 5 2 2 20 20 79 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 69 5 2 2 20 20 80 1 -4 1 -4 2 -4 4 -4 2
## 70 5 2 2 20 20 81 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 1
## 71 5 2 2 20 20 82 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 72 5 2 2 20 20 83 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 2
## 73 5 2 2 20 20 84 2 -4 1 -4 1 -4 4 -4 2
## 74 5 2 2 20 20 87 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 75 5 2 2 20 20 88 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 1
## 76 5 2 2 20 20 89 2 -4 2 -4 1 -4 3 -4 2
## 77 5 2 2 20 20 90 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 1
## 78 5 2 2 20 20 91 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 79 5 2 2 20 20 92 1 -4 2 -4 1 -4 1 -4 2
## 80 5 2 2 20 20 93 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 81 5 2 2 20 20 94 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 82 5 2 2 20 20 95 1 -4 2 -4 1 -4 3 -4 3
## 83 5 2 2 20 20 96 2 -4 2 -4 1 -4 2 -4 1
## 84 5 2 2 20 20 97 2 -4 1 -4 1 -4 4 -4 3
## 85 5 2 2 20 20 98 1 -4 1 -4 2 -4 3 -4 2
## 86 5 2 1 20 20 99 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 87 5 2 2 20 20 100 1 -4 2 -4 1 -4 4 -4 2
## 88 5 2 2 20 20 101 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 2
## 89 5 2 2 20 20 102 2 -4 2 -4 1 -4 2 -4 2
## 90 5 2 2 20 20 103 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 91 5 2 2 20 20 104 1 -4 2 -4 1 -4 4 -4 1
## 92 5 2 2 20 20 105 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 93 5 2 2 20 20 106 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 2
## 94 5 2 2 20 20 107 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 95 5 2 2 20 20 108 1 -4 2 -4 1 -4 3 -4 2
## 96 5 2 2 20 20 109 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 2
## 97 5 2 2 20 20 110 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 4
## 98 5 2 2 20 20 111 1 -4 2 -4 3 -4 3 -4 1
## 99 5 2 1 20 20 112 2 -4 2 -4 2 -4 3 -4 2
## 100 5 2 2 20 20 113 1 -4 2 -4 1 -4 3 -4 1
## 101 5 2 1 20 20 114 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 1
## 102 5 2 1 20 20 115 1 -4 2 -4 1 -4 3 -4 2
## 103 5 2 1 20 20 116 1 -4 1 -4 2 -4 2 -4 1
## 104 5 2 2 20 20 117 1 -4 2 -4 1 -4 1 -4 2
## 105 5 2 2 20 20 118 1 -4 2 -4 1 -4 4 -4 1
## 106 5 2 1 20 20 119 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 107 5 2 1 20 20 120 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 2
## 108 5 2 2 20 20 122 1 -4 2 -4 2 -4 2 -4 1
## 109 5 2 1 20 20 123 1 -4 1 -4 1 -4 3 -4 1
## 110 5 2 2 20 20 124 1 -4 2 -4 1 -4 3 -4 2
## 111 5 2 2 20 20 126 1 -4 1 -4 3 -4 3 -4 1
## 112 5 2 1 20 20 127 1 -4 1 -4 2 -4 2 -4 1
## 113 5 2 1 20 20 128 1 -4 1 -4 1 -4 4 -4 2
## 114 5 2 2 20 20 129 1 -4 2 -4 1 -4 2 -4 2
## 115 5 2 2 20 20 130 1 -4 3 -4 1 -4 4 -4 1
## 116 5 2 2 20 20 131 1 -4 3 -4 3 -4 2 -4 2
## 117 5 2 2 20 20 133 1 -4 1 -4 1 -4 2 -4 1
## 118 5 2 2 20 20 134 1 -4 1 -4 1 -4 1 -4 2
## 119 5 2 2 20 20 135 1 -4 1 -4 1 -4 4 -4 1
## 120 5 2 2 20 20 136 1 -4 2 -4 2 -4 3 -4 3
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## V8_CO V9 V9_CO V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24
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## 238 1 9 8 4 1 1 1 4 3 4 1 2 2 2 1 4
## 239 3 9 5 1 4 1 4 4 3 4 1 0 2 2 1 2
## 240 3 9 3 3 4 2 2 1 1 1 3 2 2 2 1 2
## 241 3 7 6 1 4 2 2 1 1 4 2 0 1 1 2 3
## V61 V62 V63 V64 V65 V66 V67 V68 V69 V69_HK V70 V70_HK V71 V72 V73 V73_HK
## 1 3 4 3 2 2 2 2 4 3 -4 1 -4 2 4 2 -4
## 2 3 3 4 1 1 2 1 7 1 -4 3 -4 3 4 1 -4
## 3 3 3 3 3 1 3 2 9 4 -4 3 -4 2 4 2 -4
## 4 3 3 3 1 2 2 2 7 1 -4 3 -4 3 1 1 -4
## 5 2 4 4 1 1 3 1 8 3 -4 1 -4 3 2 3 -4
## 6 4 4 4 2 1 2 2 7 4 -4 3 -4 1 3 2 -4
## 7 3 4 3 1 1 2 2 8 1 -4 4 -4 2 4 1 -4
## 8 2 1 2 2 2 2 2 6 1 -4 3 -4 2 4 1 -4
## 9 3 3 3 2 1 2 1 4 1 -4 4 -4 3 2 1 -4
## 10 3 4 4 3 1 2 1 4 3 -4 4 -4 3 2 3 -4
## 11 4 4 4 2 1 4 2 2 4 -4 3 -4 3 4 2 -4
## 12 3 4 4 3 2 2 2 5 3 -4 4 -4 3 2 1 -4
## 13 2 2 3 2 2 2 1 1 3 -4 1 -4 4 1 3 -4
## 14 3 3 4 3 2 3 3 6 3 -4 4 -4 4 1 1 -4
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## 17 4 4 4 2 1 3 2 5 3 -4 1 -4 2 4 2 -4
## 18 4 4 4 3 1 3 2 6 3 -4 4 -4 3 4 1 -4
## 19 3 3 3 2 1 1 2 6 3 -4 4 -4 3 2 2 -4
## 20 2 3 3 2 2 3 2 7 3 -4 4 -4 2 4 2 -4
## 21 4 4 4 3 2 3 2 6 3 -4 1 -4 2 4 2 -4
## 22 3 4 4 2 1 3 2 6 3 -4 1 -4 3 1 2 -4
## 23 4 4 4 3 1 4 1 6 3 -4 4 -4 4 3 2 -4
## 24 3 4 3 2 1 4 1 7 1 -4 3 -4 3 2 1 -4
## 25 3 3 3 3 1 3 2 7 3 -4 2 -4 3 2 2 -4
## 26 3 4 4 2 2 1 1 6 3 -4 4 -4 2 3 1 -4
## 27 3 3 3 1 2 3 2 7 3 -4 4 -4 2 3 2 -4
## 28 3 3 3 1 1 2 2 5 4 -4 3 -4 2 1 1 -4
## 29 3 3 3 2 2 3 2 6 3 -4 -2 -4 2 4 2 -4
## 30 2 3 3 2 2 2 2 6 3 -4 4 -4 2 4 1 -4
## 31 3 3 3 2 2 1 2 7 1 -4 3 -4 2 4 1 -4
## 32 4 4 4 2 2 3 2 7 3 -4 4 -4 2 4 1 -4
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## V74 V74_HK V75 V76 V77 V78 V79 V80 V81 V82 V83 V84 V85 risktaking V87 V88
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## 211 3 -4 2 2 2 3 1 3 3 2 2 3 5 6 3 2
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## 171 6 2 5 5 10 5 4 1 1 1 3 1 2 2 2 1 1
## 172 2 3 1 1 10 10 3 2 2 2 3 2 2 1 2 1 1
## 173 4 1 7 5 5 5 4 1 3 1 3 1 2 1 2 1 2
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## 181 3 -1 4 4 8 4 3 2 3 2 3 2 2 2 2 1 3
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## 187 2 2 5 5 9 8 2 -1 3 3 3 2 2 2 2 1 2
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## 193 2 1 9 9 7 7 2 1 2 2 3 1 2 2 2 1 2
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## 241 3 3 7 3 8 5 3 1 3 2 3 1 2 2 2 3 2
## V106 V107 V108 V109 V110 V111 V112 V113 V114 V115 V116 V117 V118 V119 V120
## 1 2 2 3 3 1 1 1 1 4 1 1 4 3 4 2
## 2 3 2 3 3 1 1 1 1 -2 1 8 3 1 1 2
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## 7 2 1 3 3 3 1 1 2 -1 1 4 2 3 5 2
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## 20 2 3 3 2 1 1 1 1 3 1 4 6 6 5 7
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## 121 2 1 3 3 2 1 1 1 4 1 2 5 1 4 9
## 122 2 3 3 3 2 1 2 2 6 1 8 6 4 1 6
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## 126 2 1 1 2 1 1 1 1 5 2 5 5 6 4 8
## 127 2 3 3 3 2 1 1 1 -2 1 1 1 4 1 9
## 128 2 2 1 3 3 1 1 1 6 2 7 8 1 5 7
## 129 1 3 2 2 2 1 1 1 5 1 3 4 10 3 4
## 130 3 1 2 2 2 1 1 1 3 1 5 5 7 7 4
## 131 1 3 3 2 1 1 1 1 5 1 3 5 5 5 5
## 132 2 1 4 3 4 2 2 2 8 1 3 5 2 9 5
## 133 1 3 3 3 1 2 1 2 7 1 4 3 7 3 3
## 134 3 1 1 1 1 1 2 1 5 1 5 5 5 2 3
## 135 1 1 3 3 1 1 1 1 9 2 7 5 8 1 6
## 136 2 1 1 1 2 1 1 1 7 1 8 3 8 2 2
## 137 3 2 3 3 3 1 1 1 5 -1 4 5 3 3 6
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## 139 2 3 2 3 2 1 1 1 3 1 7 5 6 3 6
## 140 2 3 3 4 3 2 2 2 6 1 5 5 5 5 5
## 141 2 1 2 3 -1 1 1 1 4 1 8 5 3 8 8
## 142 3 1 3 2 3 1 1 1 3 1 2 9 4 9 8
## 143 3 1 4 3 1 1 1 1 2 2 2 6 6 9 9
## 144 3 2 2 2 2 1 1 1 -2 1 6 6 5 6 6
## 145 3 2 3 3 2 1 1 1 5 1 7 4 5 4 4
## 146 3 1 2 2 2 1 1 1 5 1 6 6 3 6 7
## 147 2 -2 3 3 2 2 2 1 4 1 8 6 4 3 4
## 148 2 3 1 1 1 1 1 1 -2 1 7 3 5 5 7
## 149 2 1 2 2 4 1 1 1 -1 1 5 4 4 8 4
## 150 3 1 4 3 2 1 1 1 4 1 5 6 6 6 5
## 151 3 1 4 3 3 1 1 1 -1 2 2 6 4 6 7
## 152 2 3 2 2 1 2 3 2 6 1 3 6 8 6 9
## 153 2 1 1 1 1 2 2 1 6 1 7 4 5 1 5
## 154 3 2 1 2 1 1 1 1 5 2 7 6 6 7 5
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## 156 2 1 2 2 2 1 1 1 -1 1 7 7 6 4 4
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## 161 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 10 1 9 2 9
## 162 2 1 2 1 2 2 2 2 7 1 6 6 4 3 3
## 163 2 1 2 3 2 1 1 1 6 1 3 4 4 8 7
## 164 3 1 3 2 1 2 2 1 6 1 8 2 6 6 8
## 165 2 3 3 3 3 2 1 1 5 1 10 5 6 6 6
## 166 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 4 1
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## 231 1 1 3 2 3 1 1 1 4 1 4 5 3 4 3
## 232 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 5 1 8 8
## 233 2 2 3 3 3 3 3 3 8 1 8 7 1 10 10
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## 238 4 1 3 4 3 1 2 2 4 1 8 5 7 4 4
## 239 2 3 2 2 2 1 1 1 5 2 8 3 3 7 9
## 240 4 1 4 1 4 1 1 1 1 1 8 2 9 2 10
## 241 2 3 4 4 1 1 1 1 8 1 8 5 3 3 9
## V121 V122 V123 V124 V125 V126 V127 V128 V129 V130 V130_CA_1 V130_IQ_1
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## 6 6 4 7 2 1 2 1 2 2 2 -4 -4
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## 8 9 7 6 2 1 4 1 4 2 2 -4 -4
## 9 8 8 8 2 1 2 1 2 1 1 -4 -4
## 10 10 7 2 2 1 3 2 3 3 2 -4 -4
## 11 1 3 6 3 1 3 2 3 2 2 -4 -4
## 12 8 7 5 2 1 3 1 2 2 2 -4 -4
## 13 6 5 3 2 3 3 1 3 4 2 -4 -4
## 14 3 8 3 2 1 3 3 3 2 2 -4 -4
## 15 3 8 5 2 1 4 1 3 2 2 -4 -4
## 16 5 8 7 2 1 2 2 2 2 2 -4 -4
## 17 5 7 5 1 1 2 2 3 3 3 -4 -4
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## 21 8 8 7 2 2 3 2 3 2 2 -4 -4
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## 28 8 9 8 3 1 4 1 4 2 2 -4 -4
## 29 3 9 6 2 1 4 2 2 2 2 -4 -4
## 30 7 1 9 2 1 4 4 2 2 2 -4 -4
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## 33 10 5 5 2 1 4 4 4 4 4 -4 -4
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## 35 8 6 7 3 1 2 2 4 2 2 -4 -4
## 36 9 8 9 2 1 3 2 3 2 2 -4 -4
## 37 9 10 10 2 1 2 1 3 2 2 -4 -4
## 38 6 9 6 2 1 2 2 3 2 2 -4 -4
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## 89 7 7 6 8 10 10 10 10 10 1 2 1 2 -2 -2
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## 49 -4 -4 -4 -4 -4 2 -3 2 10 3 -1 -1 -1 -1 2
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## 28 64 7 3 2 2 2 2 1 2 5 2 4 3 3 5
## 29 64 5 1 2 2 2 2 7 1 5 4 4 1 5 2
## 30 31 7 2 1 2 1 2 -1 2 4 1 5 1 2 1
## 31 64 7 2 2 2 2 2 6 1 1 2 4 2 5 2
## 32 64 7 2 2 2 2 2 3 1 5 1 3 1 5 5
## 33 64 4 1 2 2 2 2 10 1 3 3 3 3 1 1
## 34 64 6 1 2 2 2 2 9 1 4 1 4 2 1 1
## 35 64 5 1 2 2 1 2 6 1 4 1 4 1 1 1
## 36 64 7 2 -1 -1 -1 -1 1 2 5 1 5 1 4 6
## 37 53 3 1 -1 -1 -1 -1 10 1 4 4 2 1 1 1
## 38 64 2 1 -1 -1 -1 -1 9 1 4 2 4 2 2 1
## 39 64 7 2 2 2 2 2 5 2 5 1 4 1 7 1
## 40 53 1 1 2 2 2 1 10 1 2 2 3 1 3 1
## 41 64 6 1 1 -1 1 2 10 1 5 1 4 2 1 1
## 42 64 6 2 2 2 2 2 5 1 4 2 4 2 2 2
## 43 64 7 2 2 2 2 2 2 2 5 1 5 1 1 1
## 44 64 6 2 2 2 2 2 7 1 5 1 5 1 1 1
## 45 0 7 2 2 2 2 2 2 1 5 1 5 1 1 1
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## 49 64 3 1 1 1 1 1 7 1 3 2 3 2 2 1
## 50 31 5 1 2 2 2 2 8 1 4 2 3 2 1 1
## 51 64 7 2 2 2 1 2 1 2 3 1 5 1 1 1
## 52 64 5 1 2 2 2 2 8 1 4 1 4 2 1 1
## 53 64 7 2 2 2 2 2 3 2 5 1 5 1 1 1
## 54 64 1 1 2 2 2 2 7 1 4 1 5 1 3 3
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## 58 0 7 2 2 2 2 2 -1 1 5 1 5 1 3 1
## 59 64 7 2 2 2 1 2 1 1 5 2 4 2 5 2
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## 112 64 2 1 1 2 1 1 10 1 4 1 5 3 5 3
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## 117 0 7 3 2 2 2 2 1 2 5 4 5 4 1 6
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## 120 64 7 2 2 1 1 2 1 1 5 1 5 1 2 2
## 121 0 7 3 2 2 1 2 1 2 4 1 4 1 2 9
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## 123 0 7 2 2 2 2 2 1 1 5 1 5 1 10 3
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## 126 0 7 3 2 2 -1 1 2 1 4 2 5 2 1 1
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## 135 64 7 2 2 2 2 2 5 2 5 3 5 2 5 3
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## 141 0 7 1 2 2 1 2 7 2 4 2 4 2 7 3
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## 146 64 7 1 1 2 1 2 10 1 4 1 4 2 1 1
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## 148 0 7 3 2 2 2 2 2 2 5 1 5 1 5 1
## 149 64 4 1 2 2 1 2 8 1 4 2 4 2 1 1
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## 154 64 4 1 2 2 2 2 8 1 4 2 4 2 4 3
## 155 0 7 2 2 2 2 2 2 2 4 2 4 4 1 2
## 156 0 7 2 2 2 2 2 1 2 5 1 5 2 4 1
## 157 64 7 1 -1 -1 -1 -1 9 1 5 1 4 2 1 1
## 158 64 7 1 -1 -1 -1 -1 8 1 5 1 5 1 3 1
## 159 0 7 1 1 2 1 2 5 1 3 2 3 3 1 4
## 160 64 7 2 1 2 1 2 7 1 4 2 4 2 1 1
## 161 64 5 2 2 2 2 2 5 2 5 1 5 1 1 5
## 162 64 5 1 2 2 2 2 6 1 5 1 4 1 1 1
## 163 64 7 2 2 2 1 2 4 2 5 1 4 1 3 2
## 164 0 -2 2 -1 -1 -1 -1 1 2 5 1 5 1 1 1
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## 167 0 7 2 2 2 1 2 2 2 5 1 5 1 1 1
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## 169 64 7 2 -1 -1 -1 -1 2 2 4 2 4 2 2 4
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## 171 64 7 1 2 2 2 2 10 1 3 2 5 1 6 5
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## 173 0 7 2 2 2 2 2 1 2 5 5 5 1 5 9
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## 175 0 -2 2 2 2 1 2 2 1 5 1 5 1 1 1
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## 178 64 4 1 2 2 1 2 6 1 4 1 4 1 5 3
## 179 52 7 2 2 2 2 1 6 1 4 2 3 4 1 1
## 180 64 4 2 1 1 1 1 7 1 4 1 4 2 1 1
## 181 64 4 1 -1 -1 -1 -1 8 1 4 2 4 2 3 2
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## 185 64 7 2 2 2 2 2 10 1 5 1 5 1 3 1
## 186 53 5 1 -1 -1 -1 -1 7 2 5 1 3 2 2 2
## 187 64 7 1 -2 -2 -2 -2 10 1 3 1 4 2 1 1
## 188 64 6 1 2 2 2 2 6 1 4 2 4 2 1 1
## 189 31 6 1 2 2 2 2 10 1 3 1 3 2 5 6
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## 192 64 7 2 2 2 2 2 2 1 4 1 4 1 2 4
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## 201 0 6 -2 -2 -2 -2 -2 2 2 3 4 4 3 5 3
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## 203 64 7 2 -2 -2 -2 -2 5 1 3 2 4 1 10 10
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## 205 64 4 2 2 2 2 2 1 1 5 1 5 1 1 1
## 206 0 4 3 2 2 2 2 4 1 4 2 3 2 2 1
## 207 64 5 1 2 2 1 2 1 1 4 2 3 2 2 8
## 208 0 7 2 -1 -1 -1 -1 -2 -2 5 2 5 1 5 3
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## 222 0 7 2 2 2 -1 2 9 1 4 2 5 1 3 1
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## 230 0 7 2 2 2 2 2 3 2 5 1 5 1 9 9
## 231 64 7 3 2 2 2 2 3 2 5 1 5 1 5 5
## 232 64 2 1 -1 -1 1 -1 8 1 4 2 4 2 1 5
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## 234 0 7 2 2 2 2 2 3 2 5 1 5 1 2 2
## 235 64 5 1 -1 -1 -1 -1 4 1 5 1 4 2 1 5
## 236 0 7 3 2 2 2 2 1 2 5 1 5 1 1 6
## 237 64 4 1 1 2 1 2 9 1 4 2 2 2 2 1
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## 239 64 7 1 2 2 2 2 9 1 4 1 4 1 9 2
## 240 64 4 1 1 2 1 2 8 1 4 2 3 1 2 2
## 241 0 7 2 2 2 2 2 5 2 5 1 5 3 2 8
## V200 V201 V202 V203 V204 V205 V206 V207 V208 V209 V210 V211 V212 V213A
## 1 2 1 -1 5 5 10 7 2 1 2 1 4 4 -4
## 2 1 1 5 1 10 8 7 1 1 2 2 2 2 -4
## 3 1 1 10 10 7 10 8 5 1 2 1 2 1 -4
## 4 2 1 9 9 9 9 6 5 1 1 2 2 2 -4
## 5 1 1 10 10 10 10 6 1 1 2 2 2 2 -4
## 6 1 1 10 5 3 7 3 3 1 2 2 1 1 -4
## 7 1 1 10 7 7 7 2 1 1 2 1 1 1 -4
## 8 4 5 8 7 6 8 5 5 1 2 1 2 1 -4
## 9 1 1 3 3 7 4 7 1 1 2 1 1 1 -4
## 10 2 1 10 1 7 10 8 3 1 1 1 2 2 -4
## 11 1 1 10 5 10 10 10 -1 1 1 3 2 1 -4
## 12 1 1 8 1 7 9 7 3 1 1 1 1 1 -4
## 13 4 6 2 2 10 8 1 10 1 4 1 1 2 -4
## 14 4 1 10 7 9 10 9 2 1 -2 2 2 2 -4
## 15 1 1 10 9 9 10 8 7 1 3 1 2 2 -4
## 16 1 1 10 5 8 10 8 8 1 -2 2 4 2 -4
## 17 3 2 10 10 10 10 9 9 1 1 2 2 2 -4
## 18 1 1 10 5 9 9 9 7 1 2 1 1 2 -4
## 19 1 3 9 3 5 8 5 4 1 2 2 2 2 -4
## 20 4 1 10 5 6 10 10 5 2 -2 2 3 3 -4
## 21 2 2 10 8 9 10 10 9 2 2 3 3 2 -4
## 22 5 1 10 5 5 5 10 5 1 1 1 1 1 -4
## 23 1 1 10 8 9 10 8 3 1 2 1 1 2 -4
## 24 5 3 10 9 9 8 6 6 1 4 3 2 1 -4
## 25 5 4 8 4 7 7 5 5 1 2 2 2 2 -4
## 26 1 1 10 8 6 10 10 1 1 1 1 2 1 -4
## 27 5 2 10 5 5 5 7 2 1 2 2 2 2 -4
## 28 2 6 1 1 8 8 10 2 1 1 2 1 1 -4
## 29 2 1 10 6 10 10 10 6 1 1 2 2 1 -4
## 30 10 1 10 10 10 10 10 2 1 1 2 3 1 -4
## 31 1 1 6 6 8 10 8 6 1 2 2 2 2 -4
## 32 4 1 10 8 10 10 10 9 1 1 2 1 1 -4
## 33 1 1 8 5 5 9 5 2 1 2 1 1 1 -4
## 34 1 1 6 4 6 10 10 1 1 1 3 1 1 -4
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## 37 5 1 1 3 1 9 7 5 1 -2 1 2 2 -4
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## 39 5 1 9 5 10 10 10 6 1 2 2 1 1 -4
## 40 1 1 1 1 1 8 1 1 1 -2 2 3 2 -4
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## 49 1 1 8 3 7 9 7 4 1 2 2 2 2 -4
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## 54 3 3 10 7 6 10 10 3 3 1 2 2 2 -4
## 55 2 1 10 8 8 10 7 1 1 2 2 2 2 -4
## 56 3 3 10 10 5 10 8 6 1 2 1 2 2 -4
## 57 1 1 10 10 10 10 10 1 1 2 2 2 2 -4
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## 63 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 -4
## 64 1 1 9 6 8 9 6 6 1 2 2 3 2 -4
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## 70 3 2 5 3 2 7 2 1 1 1 3 3 3 -4
## 71 4 2 8 5 8 10 10 5 1 1 2 2 2 -4
## 72 5 1 9 7 6 9 9 6 1 1 1 2 2 -4
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## 74 6 2 10 8 10 10 7 8 1 3 3 2 2 -4
## 75 5 1 10 10 10 10 10 10 1 1 1 4 4 -4
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## 79 1 1 10 8 10 10 10 10 1 3 1 1 2 -4
## 80 1 1 10 5 5 10 10 1 1 2 1 4 2 -4
## 81 5 5 5 4 5 5 5 4 1 1 2 2 2 -4
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## 85 7 1 10 10 10 10 10 7 1 -2 -2 2 3 -4
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## 93 1 2 8 7 8 9 9 9 1 2 2 2 2 -4
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## 98 1 1 9 4 5 7 5 5 1 3 2 1 2 -4
## 99 1 1 10 5 10 10 10 3 1 3 2 3 2 -4
## 100 1 1 9 7 7 9 8 2 1 1 2 2 2 -4
## 101 1 1 10 10 10 10 10 10 1 1 2 2 2 -4
## 102 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 2 2 2 -4
## 103 6 1 10 9 10 10 10 6 1 2 1 2 2 -4
## 104 1 1 5 5 10 10 10 1 1 2 2 2 1 -4
## 105 1 1 10 3 10 10 10 1 1 2 3 2 2 -4
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## 107 2 1 10 7 7 10 8 9 1 2 2 3 2 -4
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## 110 8 4 6 5 10 10 5 2 1 3 2 3 2 -4
## 111 1 1 1 1 1 5 10 1 1 1 1 2 2 -4
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## 114 1 1 5 5 5 5 1 1 1 1 4 1 4 -4
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## 120 1 1 9 9 9 9 9 5 1 3 1 2 2 -4
## 121 2 2 10 10 10 10 10 10 1 2 1 1 1 -4
## 122 8 1 10 10 10 10 10 10 1 1 2 2 2 -4
## 123 1 1 10 10 10 10 10 10 1 2 1 2 2 -4
## 124 1 1 10 10 10 10 10 1 1 2 2 1 2 -4
## 125 9 2 10 10 10 10 10 10 1 3 2 2 2 -4
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## 127 4 3 10 10 10 10 10 10 1 1 1 2 3 -4
## 128 1 1 10 1 1 10 1 3 1 1 2 4 4 -4
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## 130 2 1 10 5 9 9 10 5 1 1 2 1 2 -4
## 131 1 1 10 3 9 9 9 2 2 -2 2 2 2 -4
## 132 1 1 9 9 9 9 9 2 1 2 1 2 2 -4
## 133 5 1 7 3 3 8 5 1 1 3 2 4 3 -4
## 134 2 1 9 5 5 5 9 1 1 2 2 2 2 -4
## 135 3 3 10 1 9 10 10 1 1 1 2 2 1 -4
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## 138 1 1 9 6 6 9 10 1 1 2 2 3 1 -4
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## 140 1 1 10 9 5 5 5 3 1 2 3 2 2 -4
## 141 5 2 8 3 7 8 8 7 1 3 2 3 2 -4
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## 148 5 1 2 2 8 8 8 1 1 -2 2 2 4 -4
## 149 1 1 9 4 4 9 6 4 1 2 3 2 2 -4
## 150 1 1 6 5 5 5 10 5 1 3 2 2 3 -4
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## 154 1 1 7 5 8 8 9 1 1 3 2 2 2 -4
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## 159 2 1 8 1 5 8 2 1 1 1 1 3 3 -4
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## 169 1 1 10 5 5 10 5 5 1 2 2 3 2 -4
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## 191 5 3 8 8 8 9 -2 -2 4 2 2 3 1 -4
## 192 3 3 6 7 5 7 7 4 1 2 2 2 2 -4
## 193 4 1 7 3 10 9 9 5 1 2 3 2 2 -4
## 194 1 1 10 9 10 10 7 10 1 -1 2 2 2 -4
## 195 3 1 7 7 7 7 10 3 1 2 2 2 2 -4
## 196 1 1 5 1 10 10 10 5 1 2 3 1 3 -4
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## 198 6 2 10 7 7 7 7 7 1 1 1 2 2 -4
## 199 9 9 5 5 5 5 3 8 1 2 1 -2 1 -4
## 200 2 2 8 8 8 8 8 8 1 2 2 3 2 -4
## 201 3 9 8 7 5 8 5 5 1 -2 2 2 2 -4
## 202 1 1 10 5 8 8 8 6 1 1 1 2 2 -4
## 203 8 5 -2 -2 -2 10 10 2 1 2 1 1 1 -4
## 204 1 1 10 7 7 10 10 1 1 1 1 2 2 -4
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## 207 8 1 9 9 9 9 9 5 1 2 3 2 2 -4
## 208 3 1 -2 8 10 10 10 10 1 4 2 2 2 -4
## 209 2 1 -1 7 10 10 9 -1 1 2 1 1 1 -4
## 210 1 1 -2 1 10 10 10 -2 1 3 1 1 1 -4
## 211 3 1 10 4 10 10 7 3 1 2 2 1 2 -4
## 212 1 1 3 1 10 10 10 1 1 3 1 2 2 -4
## 213 1 1 10 10 10 10 10 2 1 -2 2 2 2 -4
## 214 1 1 5 5 5 5 4 4 1 2 3 3 3 -4
## 215 1 1 1 1 8 10 10 5 1 1 1 3 2 -4
## 216 4 1 10 8 10 10 7 1 1 2 2 2 2 -4
## 217 1 1 5 2 7 9 3 1 1 2 2 2 2 -4
## 218 4 3 6 6 3 7 5 2 1 1 3 3 3 -4
## 219 3 3 7 6 3 5 8 1 1 1 2 2 1 -4
## 220 2 1 10 8 4 8 10 1 1 1 1 2 3 -4
## 221 5 5 10 9 10 10 10 1 1 1 4 2 2 -4
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## 223 1 1 9 5 7 7 7 5 1 1 2 1 1 -4
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## V213B V213C V213D V213E V213F V213G V213H V213K V213L V213M V213N V214 V215
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## 228 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 1 1
## 229 -4 3 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 1
## 230 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 3 1
## 231 -4 3 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 1 1
## 232 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 2
## 233 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 1
## 234 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 1 1
## 235 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 1
## 236 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 3 2
## 237 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 1 1
## 238 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 3 1
## 239 -4 3 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 3 2
## 240 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 2
## 241 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 2 1
## V216 V217 V218 V219 V220 V221 V222 V223 V224 V225 V226 V227 V228 V229 V230
## 1 2 3 2 2 2 10 75 1 1 2 1 1 2 1 1
## 2 2 3 3 3 1 6 364 2 1 2 2 2 2 1 2
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## 6 2 3 2 1 1 8 426 1 1 1 1 2 1 1 3
## 7 1 2 2 1 1 7 426 1 1 1 2 2 2 1 1
## 8 2 1 2 2 2 9 75 1 1 2 2 2 2 1 1
## 9 2 1 1 1 1 10 144 2 1 1 1 1 2 1 1
## 10 2 3 3 2 1 10 75 1 1 2 2 2 2 2 2
## 11 1 3 3 1 1 7 75 1 1 1 1 2 1 1 3
## 12 1 3 3 2 1 10 75 2 1 2 2 2 2 2 3
## 13 2 1 1 2 1 10 75 2 1 2 2 2 2 2 1
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## 15 2 3 1 2 2 8 75 1 1 2 1 1 1 1 3
## 16 1 2 1 3 -1 9 426 1 1 2 1 1 1 1 3
## 17 2 2 1 3 3 8 426 1 1 2 1 1 2 1 2
## 18 1 3 2 1 1 8 426 1 1 2 1 1 1 1 3
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## 20 2 3 3 2 2 8 426 1 1 2 1 2 1 1 3
## 21 2 3 3 3 1 10 75 1 1 2 1 1 1 1 3
## 22 2 3 2 1 1 10 75 1 1 1 2 2 2 1 3
## 23 2 3 3 2 2 9 426 1 1 2 1 2 2 1 3
## 24 1 3 3 2 2 7 426 1 1 2 1 2 1 1 3
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## 29 2 3 2 1 1 6 426 1 1 2 1 1 2 1 2
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## 101 2 3 1 2 2 8 75 1 1 2 1 1 2 1 1
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## 103 2 3 2 2 2 9 75 1 1 2 1 2 1 1 3
## 104 1 3 2 1 1 8 426 1 1 1 1 1 2 1 1
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## 115 1 3 2 1 1 1 75 1 1 2 2 2 2 1 2
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## 120 1 3 3 1 1 8 75 1 2 2 2 2 2 2 3
## 121 1 2 2 3 2 9 75 1 2 2 2 1 1 1 3
## 122 1 2 2 3 2 10 75 1 1 1 2 1 1 1 2
## 123 1 3 1 2 -2 8 75 1 1 2 1 1 1 1 2
## 124 1 3 1 1 1 6 426 1 1 1 2 2 2 1 3
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## 126 1 3 1 2 2 8 75 1 2 2 2 2 1 1 3
## 127 2 3 3 2 2 10 75 1 1 1 1 1 1 1 3
## 128 2 3 3 3 1 8 426 2 1 2 2 2 2 1 3
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## 136 2 3 1 1 1 6 144 1 1 1 1 2 1 1 2
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## 159 2 3 3 2 1 9 426 1 1 1 1 2 1 1 3
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## 184 2 3 2 2 2 6 75 1 1 2 1 1 2 1 1
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## 196 2 3 2 1 1 2 144 1 2 2 2 2 2 2 1
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## 198 1 3 2 2 2 8 75 1 1 2 1 2 1 1 3
## 199 1 3 3 2 2 5 75 1 2 2 2 2 2 2 3
## 200 2 3 3 1 3 5 426 2 1 2 1 1 2 2 3
## 201 2 3 2 3 2 9 426 1 1 2 2 2 2 1 1
## 202 2 3 3 2 1 9 75 1 1 2 1 1 1 1 3
## 203 2 2 2 1 1 6 75 1 1 1 1 1 2 1 1
## 204 2 3 3 1 1 10 75 1 1 1 1 1 2 1 3
## 205 1 1 1 1 1 6 75 1 1 2 2 2 1 1 3
## 206 1 3 2 2 2 7 75 1 1 1 1 1 1 1 3
## 207 2 3 3 2 2 10 426 1 1 1 1 2 1 1 2
## 208 1 3 1 2 2 10 426 1 1 2 1 2 2 1 3
## 209 1 3 3 2 1 8 75 1 1 1 1 2 1 1 3
## 210 1 3 1 1 1 10 75 1 1 1 1 1 1 1 3
## 211 2 2 1 3 1 8 75 1 1 2 1 2 2 1 3
## 212 2 3 2 1 1 9 75 1 1 2 1 2 1 1 3
## 213 2 3 3 2 1 9 75 1 1 2 1 2 1 1 2
## 214 2 3 3 1 1 4 75 1 1 1 1 1 1 1 2
## 215 1 3 2 1 1 5 426 1 1 1 1 2 2 1 2
## 216 1 3 1 2 1 -1 75 1 1 2 1 2 2 1 1
## 217 2 3 3 2 2 3 75 1 1 2 2 2 2 1 2
## 218 2 3 3 3 3 -1 426 2 1 2 1 2 1 1 2
## 219 1 1 2 1 2 5 75 1 1 1 1 2 1 1 2
## 220 1 2 1 2 1 6 426 1 2 2 2 2 1 1 3
## 221 1 3 1 2 1 5 426 1 1 1 1 2 2 1 2
## 222 2 1 1 1 1 5 426 1 1 1 1 1 2 1 1
## 223 1 3 1 1 1 8 75 1 1 1 1 1 1 1 3
## 224 1 2 1 1 1 -1 75 1 1 2 2 1 2 2 1
## 225 1 2 2 3 1 6 426 1 1 2 2 2 1 1 3
## 226 1 3 3 2 1 9 75 1 1 1 1 2 2 1 3
## 227 2 2 2 2 2 9 75 1 1 1 1 1 1 1 3
## 228 1 3 3 2 2 10 75 2 1 2 2 1 1 1 3
## 229 1 3 3 2 2 7 426 1 1 2 2 2 1 1 3
## 230 1 3 3 1 1 8 426 1 1 2 1 2 2 1 1
## 231 1 3 2 3 2 7 426 1 1 1 1 1 2 1 2
## 232 2 3 2 2 2 7 75 1 1 1 2 2 2 1 3
## 233 1 2 1 1 1 1 426 1 1 2 2 1 2 1 2
## 234 1 3 3 1 1 5 75 1 1 1 1 2 1 1 3
## 235 1 2 2 2 2 6 75 1 1 2 2 2 1 1 2
## 236 2 2 2 2 2 7 426 1 1 2 1 2 1 1 2
## 237 1 3 2 1 1 6 75 1 1 2 1 1 1 1 3
## 238 1 3 2 1 1 8 426 1 1 1 1 1 2 1 3
## 239 2 3 2 2 1 9 426 1 1 1 1 2 1 1 1
## 240 2 3 1 1 1 5 144 1 1 1 1 1 2 1 4
## 241 1 2 1 1 1 5 426 1 1 2 1 2 2 1 1
## V231 V232 V233 V233A V234 gender V236 age education V238CS V239 V240
## 1 20006 20005 20001 4 2 2 1967 38 8 -4 20 2
## 2 2 20006 20001 4 2 2 1980 24 7 -4 16 2
## 3 20005 -2 -2 20005 1 1 1957 48 9 -4 22 2
## 4 20005 20001 -1 20005 1 2 1977 28 6 -4 20 2
## 5 2 -1 -1 4 2 2 1981 24 7 -4 19 1
## 6 -2 -2 -2 -2 2 1 1951 54 3 -4 14 2
## 7 20001 -1 -1 20001 1 2 1961 44 3 -4 15 1
## 8 2 -2 -2 4 2 1 1981 24 5 -4 18 2
## 9 20002 20006 20005 4 2 2 1934 70 5 -4 15 2
## 10 20006 20005 -1 -1 2 2 1945 60 7 -4 18 2
## 11 20001 20005 4 4 1 1 1978 27 8 -4 28 1
## 12 20006 20005 20002 4 1 2 1970 35 9 -4 26 2
## 13 20006 20004 -1 20006 2 2 1932 73 3 -4 12 2
## 14 2 -2 -2 4 2 1 1972 33 6 -4 17 2
## 15 2 20005 20001 4 2 1 1959 46 9 -4 15 2
## 16 20006 20005 20001 20006 1 1 1964 41 9 -4 -2 2
## 17 -1 -1 -1 -1 2 2 1946 59 3 -4 14 2
## 18 20005 -2 20001 20005 1 2 1979 26 9 -4 24 1
## 19 20001 -1 -1 4 2 2 1981 24 5 -4 17 2
## 20 20005 20006 20001 20005 1 1 1970 35 7 -4 18 2
## 21 20005 20006 20001 20006 2 2 1967 38 7 -4 17 2
## 22 20006 20002 -1 4 2 2 1964 41 6 -4 18 2
## 23 20005 20006 20002 20006 2 2 1960 45 9 -4 18 2
## 24 20005 20004 20001 20005 1 1 1984 21 5 -4 22 2
## 25 20001 20002 20006 20001 2 2 1983 22 7 -4 19 2
## 26 20001 20006 20005 20001 2 1 1959 46 5 -4 19 2
## 27 2 2 -1 4 2 2 1973 31 7 -4 18 2
## 28 20001 20002 20005 20001 1 1 1984 20 8 -4 24 1
## 29 20005 20004 -2 20005 2 2 1961 44 6 -4 18 2
## 30 20001 -2 -2 20001 2 1 1949 56 8 -4 20 2
## 31 2 20001 -1 4 1 1 1976 29 9 -4 24 1
## 32 20001 20003 20004 20001 1 2 1974 30 9 -4 21 2
## 33 2 2 -1 4 2 2 1978 26 6 -4 18 2
## 34 20001 20003 20005 20001 2 2 1944 61 5 -4 -2 1
## 35 20001 20005 -1 4 1 2 1960 45 5 -4 17 2
## 36 2 2 -1 4 2 2 1975 30 7 -4 21 2
## 37 2 2 -2 4 2 1 1957 47 9 -4 24 2
## 38 2 2 -1 -1 2 2 1970 35 3 -4 13 2
## 39 2 20006 20001 20006 2 2 1968 38 5 -4 21 2
## 40 2 -2 -2 4 2 2 1959 46 3 -4 14 2
## 41 2 2 -1 4 2 2 1965 40 3 -4 15 2
## 42 -2 -2 -2 4 2 2 1957 47 2 -4 14 2
## 43 20005 20006 20001 20005 2 2 1946 59 3 -4 14 2
## 44 20004 -1 20005 20004 2 1 1948 57 5 -4 18 2
## 45 20005 20002 20001 20005 2 2 1964 41 3 -4 13 2
## 46 20001 -1 -1 20001 2 2 1938 67 1 -4 -3 2
## 47 2 -1 -1 4 2 1 1961 43 9 -4 24 2
## 48 20004 20005 20001 20005 1 2 1980 25 7 -4 25 2
## 49 20001 -1 -1 20001 2 2 1944 62 2 -4 12 2
## 50 2 2 -2 4 2 1 1970 35 3 -4 18 1
## 51 2 -1 -1 4 2 2 1982 23 5 -4 21 2
## 52 20005 20001 -1 20005 2 2 1959 46 5 -4 21 2
## 53 20006 20004 20001 20006 2 2 1984 21 8 -4 19 2
## 54 20005 20006 20001 20005 2 2 1941 64 6 -4 15 2
## 55 20005 2 2 20005 1 1 1980 25 9 -4 25 1
## 56 20006 20002 20005 20006 2 2 1984 20 7 -4 16 2
## 57 20005 20006 20001 20005 1 2 1967 38 6 -4 17 2
## 58 20006 20004 20001 20006 2 2 1940 64 3 -4 14 2
## 59 20005 20006 20001 20005 2 1 1974 30 9 -4 24 2
## 60 20002 20003 -1 20002 2 2 1963 42 5 -4 25 2
## 61 20005 20006 20001 20005 2 2 1975 30 3 -4 14 2
## 62 20005 -1 20001 20005 2 2 1943 62 3 -4 12 2
## 63 20001 20002 20005 20001 2 1 1964 41 3 -4 14 2
## 64 2 2 -1 20001 2 2 1986 19 6 -4 18 1
## 65 2 2 2 20005 2 2 1953 52 6 -4 13 2
## 66 20005 20006 20003 20005 2 2 1966 38 8 -4 19 2
## 67 20001 2 20006 20001 1 1 1979 26 9 -4 25 1
## 68 20001 4 20005 20001 1 1 1977 27 9 -4 23 2
## 69 20006 20005 -1 4 2 1 1962 42 3 -4 16 2
## 70 2 2 2 5 2 1 1986 19 3 -4 15 1
## 71 20001 20006 -1 20001 2 1 1954 51 5 -4 20 2
## 72 20006 20004 20003 4 2 2 1966 38 7 -4 18 2
## 73 2 2 20001 4 2 2 1959 46 5 -4 17 2
## 74 20005 20006 20003 4 2 2 1984 21 8 -4 23 1
## 75 20005 20006 20001 4 2 1 1966 39 5 -4 17 2
## 76 20005 20006 20001 4 2 2 1979 25 9 -4 20 2
## 77 20001 20002 20005 20001 1 2 1944 61 5 -4 18 2
## 78 -2 -2 -2 -2 1 1 1963 41 6 -4 17 2
## 79 20005 20006 20002 20005 1 1 1979 26 6 -4 17 1
## 80 2 -2 -2 4 1 1 1967 36 8 -4 24 2
## 81 2 -2 -2 20001 2 1 1973 31 8 -4 15 1
## 82 2 -2 -2 4 1 2 1985 19 7 -4 23 1
## 83 20006 20004 20001 5 2 1 1948 57 7 -4 18 2
## 84 20005 20006 20001 4 2 2 1966 39 9 -4 26 2
## 85 2 2 20001 4 1 1 1969 36 8 -4 24 2
## 86 3 3 20001 4 1 1 1980 24 6 -4 18 2
## 87 20001 20002 20006 4 1 2 1972 33 6 -4 15 2
## 88 20006 20005 20001 20006 2 1 1973 33 9 -4 26 2
## 89 20001 20005 20003 20001 1 1 1967 37 4 -4 23 1
## 90 20001 20005 20004 4 1 2 1962 43 7 -4 14 2
## 91 2 2 2 4 2 2 1962 43 6 -4 14 2
## 92 20001 -1 -1 20001 2 2 1932 73 1 -4 -3 2
## 93 20004 20005 20001 20004 1 2 1986 19 9 -4 22 1
## 94 20001 20005 20003 20001 1 1 1956 49 3 -4 14 2
## 95 20001 -1 -1 20001 2 1 1981 24 4 -4 16 2
## 96 20005 20006 20001 20005 1 2 1954 51 8 -4 24 2
## 97 20005 20002 20001 20005 1 1 1982 22 8 -4 25 1
## 98 20005 20002 20003 20005 2 2 1957 48 5 -4 18 2
## 99 20005 -2 20001 20005 2 2 1982 22 4 -4 19 1
## 100 20006 20004 20001 4 2 2 1968 37 7 -4 18 2
## 101 20005 -2 20001 20005 2 2 1961 44 3 -4 13 2
## 102 20001 -2 20006 20001 2 2 1966 38 9 -4 22 2
## 103 20005 20006 20001 20005 2 2 1951 51 3 -4 14 2
## 104 20001 20005 20006 20001 1 2 1959 46 7 -4 15 2
## 105 -1 -1 -1 4 2 1 1941 64 3 -4 9 2
## 106 20005 20004 20006 20005 1 1 1977 28 8 -4 20 2
## 107 20002 20006 20003 20002 1 2 1977 28 9 -4 18 1
## 108 20005 20002 20001 20005 1 2 1976 29 9 -4 21 2
## 109 -1 -1 -1 4 2 2 1979 26 9 -4 23 2
## 110 20006 20003 20001 4 2 1 1981 23 9 -4 19 1
## 111 20005 20002 20001 20005 2 1 1963 41 9 -4 28 2
## 112 2 2 20003 4 2 2 1983 22 9 -4 19 2
## 113 -1 -1 -1 4 2 2 1968 36 9 -4 22 2
## 114 20001 20005 -1 -1 2 2 1944 61 9 -4 26 2
## 115 20001 20005 20006 20001 2 1 1976 29 6 -4 18 2
## 116 20005 20002 20006 20002 2 2 1932 73 7 -4 18 2
## 117 20006 -2 -2 20006 1 1 1977 28 9 -4 25 2
## 118 -2 -2 20001 -2 1 2 1953 52 3 -4 14 2
## 119 2 -2 -1 20001 2 1 1964 40 8 -4 21 2
## 120 2 -2 -2 4 1 2 1970 35 8 -4 22 2
## 121 20005 20006 20001 20005 2 2 1981 24 8 -4 23 1
## 122 -2 -2 20002 20001 1 1 1976 29 6 -4 18 1
## 123 20005 -2 20001 20005 2 1 1962 43 6 -4 18 2
## 124 -2 -2 -2 -2 2 2 1954 51 3 -4 14 2
## 125 20003 20001 20006 20003 1 2 1974 30 6 -4 14 2
## 126 2 2 4 4 1 2 1972 33 6 -4 21 2
## 127 -2 -2 -2 -2 2 2 1971 34 9 -4 23 2
## 128 20006 20003 -1 4 2 2 1970 35 9 -4 29 2
## 129 20006 20004 20005 20006 2 1 1971 33 3 -4 13 2
## 130 2 2 2 4 2 2 1974 31 9 -4 22 2
## 131 20006 20005 20001 20006 2 2 1979 25 5 -4 19 2
## 132 -1 -1 -1 4 2 2 1971 34 7 -4 16 2
## 133 -1 -1 -1 4 2 1 1967 38 9 -4 28 2
## 134 2 2 2 4 2 2 1974 31 9 -4 24 2
## 135 20001 20002 20006 20001 1 2 1978 27 9 -4 24 2
## 136 20006 20004 4 4 2 2 1934 71 6 -4 19 2
## 137 -1 -1 -1 4 1 2 1956 49 6 -4 18 2
## 138 2 2 -1 4 2 2 1971 34 5 -4 18 2
## 139 20005 20004 -2 20005 1 2 1980 25 5 -4 21 1
## 140 20001 -2 -2 20001 1 2 1946 59 2 -4 11 2
## 141 2 2 2 4 2 2 1980 25 4 -4 18 2
## 142 20001 20005 -1 4 1 1 1935 70 8 -4 -2 2
## 143 20005 20006 20001 20005 2 2 1969 36 5 -4 18 2
## 144 2 -1 -1 4 2 2 1962 43 4 -4 20 2
## 145 20005 20001 -1 20005 2 1 1964 41 8 -4 21 2
## 146 20001 20005 20002 4 2 1 1962 42 5 -4 18 2
## 147 -1 -1 -1 4 1 1 1967 37 9 -4 23 2
## 148 2 2 20001 4 2 1 1967 38 7 -4 18 1
## 149 20001 20002 20005 4 2 2 1970 35 4 -4 18 1
## 150 20005 20003 20004 4 2 2 1973 32 7 -4 18 2
## 151 -2 -2 -2 4 2 2 1937 69 6 -4 18 2
## 152 2 2 -1 4 2 1 1955 50 8 -4 19 2
## 153 20005 20001 20002 20005 1 1 1942 63 5 -4 16 2
## 154 20001 20005 20003 4 1 1 1982 23 7 -4 16 1
## 155 20001 20002 20003 20001 2 2 1961 44 6 -4 14 2
## 156 2 -1 -1 4 2 2 1981 24 8 -4 21 2
## 157 -2 -2 -2 4 2 1 1977 28 7 -4 20 2
## 158 -1 -1 -1 -2 2 2 1975 30 9 -4 27 2
## 159 20006 -1 -1 4 2 2 1981 24 9 -4 24 2
## 160 20005 20006 20001 4 2 2 1969 36 6 -4 17 2
## 161 20002 20004 -1 20002 2 2 1943 61 9 -4 22 2
## 162 20002 20001 20003 20002 2 2 1957 48 6 -4 16 1
## 163 2 2 -1 4 2 2 1979 26 3 -4 15 2
## 164 2 -1 -1 4 2 2 1973 32 9 -4 22 2
## 165 -1 -1 -1 -1 1 2 1978 26 6 -4 17 2
## 166 20005 20006 20001 20005 1 1 1960 44 8 -4 27 2
## 167 20002 -2 20006 20002 1 1 1968 37 8 -4 21 2
## 168 20005 -2 20001 20005 1 2 1979 26 8 -4 24 2
## 169 -2 -2 -2 4 2 1 1982 23 5 -4 21 2
## 170 20005 20001 20003 4 2 2 1959 46 6 -4 18 2
## 171 -2 -2 -2 -2 2 2 1957 48 9 -4 -2 2
## 172 20005 20006 20002 20005 2 2 1959 46 5 -4 18 2
## 173 20005 20004 20001 20005 1 2 1978 27 4 -4 19 2
## 174 2 2 20001 4 1 2 1964 40 9 -4 22 2
## 175 20006 -2 -2 20006 2 2 1967 37 5 -4 18 2
## 176 20005 20006 20001 20005 2 1 1976 29 9 -4 23 2
## 177 20003 20006 20001 20003 1 2 1976 29 6 -4 16 1
## 178 -2 -2 -2 -2 1 2 1964 41 8 -4 21 1
## 179 20001 20004 20003 20005 2 1 1971 34 8 -4 27 2
## 180 20005 -1 -1 20005 1 2 1948 57 6 -4 20 1
## 181 -1 -1 -1 -1 2 2 1982 23 6 -4 15 2
## 182 2 -2 -2 20001 2 2 1981 24 8 -4 20 2
## 183 20001 20006 -2 20001 2 2 1965 40 9 -4 -2 2
## 184 20005 -2 20001 20005 1 2 1947 57 3 -4 11 2
## 185 20005 20006 -1 20005 2 1 1965 40 8 -4 23 2
## 186 2 2 -1 4 2 1 1964 41 8 -4 22 2
## 187 2 2 -1 4 2 1 1976 29 8 -4 17 2
## 188 20005 20006 20001 20005 2 2 1939 65 2 -4 14 2
## 189 -1 -1 -1 -1 2 2 1984 20 8 -4 18 1
## 190 2 2 -2 4 2 2 1974 31 9 -4 21 2
## 191 -2 -2 -2 -2 1 2 1965 40 6 -4 18 2
## 192 20005 20004 20006 20005 1 1 1975 29 6 -4 19 2
## 193 20005 20002 20006 20005 2 2 1954 50 5 -4 18 2
## 194 20005 20006 20001 20005 2 2 1949 55 8 -4 18 2
## 195 -1 -1 -1 5 2 2 1961 43 9 -4 24 2
## 196 2 2 20005 20001 2 2 1961 44 7 -4 22 2
## 197 2 -2 2 4 2 2 1974 31 9 -4 24 1
## 198 20005 2 20001 20005 1 2 1970 34 9 -4 -2 2
## 199 -2 -2 -2 -2 -2 1 1970 35 4 -4 17 2
## 200 2 2 2 4 2 2 1967 38 5 -4 17 2
## 201 20005 20006 20001 20005 2 1 1951 54 7 -4 17 2
## 202 20006 20005 -1 4 2 1 1968 37 8 -4 28 2
## 203 20005 20004 -2 20005 1 1 1933 72 7 -4 21 2
## 204 20006 20001 20003 20001 2 2 1957 48 6 -4 19 2
## 205 20005 20004 20001 20005 1 1 1973 32 4 -4 17 2
## 206 -2 -2 20006 -2 1 2 1980 25 9 -4 23 1
## 207 20005 20003 20001 4 2 1 1969 36 9 -4 25 2
## 208 2 -2 -2 4 2 1 1970 35 8 -4 23 2
## 209 20005 4 20001 4 1 1 1961 44 6 -4 18 2
## 210 2 2 20002 4 1 2 1960 45 9 -4 19 2
## 211 20001 4 20004 20001 1 2 1962 43 9 -4 23 2
## 212 20006 4 20002 20006 2 1 1956 49 9 -4 21 2
## 213 20005 -1 -1 20005 1 1 1958 47 6 -4 16 2
## 214 20005 20001 -2 4 2 2 1974 31 9 -4 25 2
## 215 2 -1 -1 4 2 1 1961 44 3 -4 16 2
## 216 -2 -2 20006 -2 1 2 1965 40 5 -4 17 2
## 217 -2 -2 -2 -2 2 2 1976 29 4 -4 16 2
## 218 2 -2 -2 4 2 1 1987 18 6 -4 16 2
## 219 20001 20005 20006 20001 1 2 1954 51 5 -4 18 2
## 220 -2 -2 -2 4 2 2 1975 30 5 -4 16 2
## 221 20005 20001 20006 20005 2 2 1957 48 3 -4 14 2
## 222 20001 20006 -1 4 2 2 1959 46 7 -4 17 2
## 223 20001 20002 20006 20001 1 2 1950 55 5 -4 16 2
## 224 -2 -2 -2 4 1 2 1935 70 4 -4 16 2
## 225 20006 20005 20001 20006 2 2 1985 20 6 -4 14 1
## 226 -2 -2 -2 -2 1 1 1959 45 3 -4 14 2
## 227 20005 20006 20001 20005 1 1 1963 42 5 -4 18 2
## 228 20001 20002 20006 20001 1 2 1958 46 8 -4 22 2
## 229 2 20002 20001 4 2 2 1985 20 6 -4 18 1
## 230 20005 -2 20001 4 2 1 1941 64 3 -4 11 2
## 231 20005 20006 20001 20005 1 2 1977 28 7 -4 -2 2
## 232 20006 20005 20001 -2 2 2 1949 56 5 -4 15 2
## 233 20005 20002 20006 20005 2 2 1973 32 3 -4 14 2
## 234 2 -2 -2 -2 2 1 1980 25 9 -4 24 1
## 235 -2 -2 -2 -2 1 1 1966 39 5 -4 16 2
## 236 20006 -2 -2 20006 2 2 1967 37 5 -4 17 2
## 237 20004 20005 20006 20005 1 1 1964 41 6 -4 18 2
## 238 20005 -2 20006 4 1 2 1960 45 6 -4 15 2
## 239 -2 -2 -2 -2 2 1 1983 22 6 -4 18 2
## 240 -2 -2 -2 -2 2 2 1945 60 6 -4 14 2
## 241 -2 -2 -2 -2 2 1 1979 26 4 -4 16 2
## employed V242 V242A_CO V243 V244 V245 V246 V247 V248 V249 V250 V251 V252
## 1 1 5 -4 1 5 8 6 2 1 -3 -3 3 4
## 2 1 5 -4 2 7 7 8 1 2 1 7 1 3
## 3 1 1 -4 2 8 8 9 1 1 -3 -3 1 2
## 4 1 5 -4 2 5 5 6 2 1 -3 -3 1 3
## 5 1 5 -4 2 5 5 9 2 2 1 2 2 3
## 6 1 6 -4 2 7 6 9 1 1 -3 -3 3 2
## 7 1 5 -4 2 2 8 10 1 2 1 2 1 2
## 8 1 5 -4 2 7 6 6 1 1 -3 -3 1 2
## 9 4 5 -4 2 10 3 2 2 2 2 1 2 2
## 10 3 7 -4 2 4 7 10 2 1 -3 -3 2 3
## 11 2 5 -4 2 2 2 10 2 2 1 5 4 -2
## 12 1 3 -4 2 9 5 7 2 1 -3 -3 2 3
## 13 3 2 -4 2 5 3 10 2 1 -3 -3 3 4
## 14 1 5 -4 1 5 6 8 2 1 -3 -3 2 4
## 15 1 3 -4 1 6 7 7 2 1 -3 -3 2 4
## 16 1 3 -4 1 9 7 7 1 1 -3 -3 2 3
## 17 1 5 -4 1 3 4 3 2 1 -3 -3 3 4
## 18 1 3 -4 1 8 7 6 2 2 1 2 2 2
## 19 1 5 -4 2 8 4 6 2 2 1 7 1 3
## 20 1 2 -4 2 5 8 8 1 1 -3 -3 2 3
## 21 1 3 -4 1 5 7 6 2 1 -3 -3 1 4
## 22 1 5 -4 1 6 5 7 2 2 1 5 1 3
## 23 1 3 -4 1 7 7 6 1 1 -3 -3 1 3
## 24 2 5 -4 1 7 5 8 2 1 -3 -3 1 3
## 25 1 5 -4 2 7 8 8 1 2 1 8 2 3
## 26 1 2 -4 2 10 10 9 1 1 -3 -3 1 3
## 27 1 5 -4 2 9 3 9 2 2 1 8 3 3
## 28 6 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 6 1 2
## 29 1 5 -4 2 1 2 6 2 2 1 5 1 3
## 30 3 2 -4 2 7 7 10 1 1 -3 -3 2 2
## 31 3 2 -4 2 6 2 10 1 2 1 1 3 2
## 32 1 5 -4 2 7 6 4 1 2 1 1 2 3
## 33 1 5 -4 2 1 2 9 2 2 1 8 4 3
## 34 1 7 -4 2 6 10 10 1 1 -3 -3 3 4
## 35 3 2 -4 2 6 6 10 2 1 -3 -3 2 3
## 36 1 5 -4 2 8 4 5 2 2 1 5 1 3
## 37 3 2 -4 2 6 6 10 2 1 -3 -3 4 2
## 38 1 4 -4 2 3 2 10 1 2 1 5 2 3
## 39 1 5 -4 2 6 4 6 2 2 1 5 3 4
## 40 1 5 -4 1 10 9 5 2 1 -3 -3 2 4
## 41 1 5 -4 2 6 6 6 2 1 -3 -3 2 3
## 42 5 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 3 2 4
## 43 1 5 -4 2 1 1 9 2 2 1 2 1 3
## 44 1 2 -4 2 8 10 10 1 1 -3 -3 2 3
## 45 1 5 -4 2 1 1 10 2 2 1 2 1 2
## 46 1 2 -4 2 1 1 10 2 1 -3 -3 2 3
## 47 1 3 -4 2 10 10 8 1 1 -3 -3 1 2
## 48 1 5 -4 1 9 2 5 1 1 -3 -3 2 4
## 49 1 2 -4 2 1 1 10 2 1 -3 -3 2 3
## 50 1 5 -4 2 2 3 8 2 1 -3 -3 2 3
## 51 1 5 -4 2 5 6 6 2 2 1 8 1 4
## 52 3 2 -4 2 6 6 10 2 1 -3 -3 2 3
## 53 1 5 -4 2 2 2 7 2 2 1 8 4 3
## 54 3 2 -4 2 3 3 10 2 1 -3 -3 2 3
## 55 6 5 -4 2 2 2 2 2 1 -3 -3 1 3
## 56 1 5 -4 2 8 5 6 2 2 1 5 4 3
## 57 1 4 -4 2 7 7 10 1 1 -3 -3 1 3
## 58 1 5 -4 2 6 8 8 2 1 -3 -3 1 4
## 59 1 5 -4 2 6 4 10 2 1 -3 -3 1 3
## 60 1 7 -4 2 6 6 7 2 2 1 7 1 3
## 61 1 2 -4 2 6 10 10 1 2 1 6 2 2
## 62 1 5 -4 2 1 1 9 2 2 1 5 1 3
## 63 1 7 -4 2 2 7 3 2 1 -3 -3 1 4
## 64 1 5 -4 2 2 1 1 2 2 1 5 2 3
## 65 1 9 -4 2 1 1 1 2 2 1 7 1 3
## 66 2 5 -4 2 1 1 8 2 2 1 5 1 3
## 67 1 5 -4 2 9 7 6 2 2 1 5 3 2
## 68 1 3 -4 2 8 8 6 1 1 -3 -3 1 2
## 69 1 5 -4 2 2 3 7 2 1 -3 -3 3 3
## 70 1 5 -4 2 3 3 7 2 1 -3 -3 1 3
## 71 1 4 -4 2 6 5 3 1 1 -3 -3 2 3
## 72 1 5 -4 2 4 6 8 2 2 1 5 2 4
## 73 3 3 -4 2 5 10 10 2 1 -3 -3 3 2
## 74 6 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 6 2 2
## 75 1 5 -4 2 4 5 10 1 1 -3 -3 1 4
## 76 1 5 -4 1 5 4 3 2 2 1 5 2 3
## 77 2 5 -4 1 5 9 9 2 2 2 5 2 2
## 78 1 3 -4 1 2 9 8 2 1 -3 -3 2 2
## 79 1 5 -4 1 6 5 10 1 2 1 2 3 4
## 80 1 5 -4 1 8 5 3 1 1 -3 -3 1 2
## 81 1 2 -4 2 2 4 2 2 1 -3 -3 4 4
## 82 6 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 3 3 2
## 83 1 5 -4 2 10 6 4 2 1 -3 -3 2 4
## 84 1 3 -4 1 7 8 6 2 1 -3 -3 2 3
## 85 1 3 -4 1 3 3 5 2 1 -3 -3 3 4
## 86 1 5 -4 1 7 2 5 2 1 -3 -3 1 4
## 87 1 5 -4 2 4 6 7 1 1 -3 -3 4 3
## 88 1 3 -4 1 9 8 9 2 2 1 3 2 3
## 89 1 5 -4 2 10 7 7 2 2 1 2 2 2
## 90 1 9 -4 2 3 3 3 2 2 1 2 2 3
## 91 1 5 -4 2 4 2 1 2 2 1 7 2 4
## 92 2 9 -4 2 1 1 9 2 1 -3 -3 1 3
## 93 6 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 7 2 3
## 94 1 5 -4 2 5 2 10 2 1 -3 -3 1 2
## 95 1 7 -4 2 5 4 4 1 1 -3 -3 1 3
## 96 1 5 -4 2 7 4 6 2 2 1 2 2 3
## 97 6 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 2 2 2
## 98 1 2 -4 2 7 5 10 2 1 -3 -3 3 3
## 99 1 5 -4 2 6 5 6 2 2 1 5 3 5
## 100 1 7 -4 2 4 7 10 2 2 1 7 1 3
## 101 1 7 -4 2 2 5 10 2 1 -3 -3 4 3
## 102 1 7 -4 1 5 3 7 2 1 -3 -3 1 3
## 103 1 5 -4 1 8 6 9 2 2 1 3 1 2
## 104 1 9 -4 2 1 1 6 2 2 1 2 1 3
## 105 1 5 -4 1 7 9 8 2 1 -3 -3 3 4
## 106 1 7 -4 1 6 4 4 2 1 -3 -3 3 2
## 107 1 3 -4 1 6 6 7 1 2 1 5 2 3
## 108 1 3 -4 1 6 7 7 1 1 -3 -3 1 2
## 109 1 3 -4 1 6 6 5 2 1 -3 -3 3 3
## 110 1 7 -4 1 3 4 5 2 1 -3 -3 4 3
## 111 1 3 -4 1 10 10 10 2 2 1 3 1 2
## 112 1 3 -4 1 8 9 8 1 1 -3 -3 3 3
## 113 1 5 -4 1 8 6 3 2 1 -3 -3 2 2
## 114 1 7 -4 1 1 5 1 2 1 -3 -3 2 5
## 115 1 7 -4 2 5 1 10 1 1 -3 -3 1 2
## 116 4 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 1 7 4 2
## 117 1 3 -4 1 7 9 9 2 2 1 -2 1 3
## 118 1 8 -4 1 1 1 10 2 1 -3 -3 4 4
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## 224 4 13 -4 -3 -3 -3 -3 -3 2 -2 -2 -2 3
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## 241 1 7 -4 2 5 2 10 1 1 -3 -3 -2 4
## V252B V253 V253CS V254 V255 V255CS V256 V257 V257B V257C V258 V259
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## 7 -4 8 20008 1 3 -4 1400 20006 -4 -4 426 0.9429605
## 8 -4 6 20006 2 4 -4 1400 20002 -4 -4 75 0.8699636
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## 18 -4 8 20008 1 4 -4 1400 20007 -4 -4 75 0.9119618
## 19 -4 6 20006 1 3 -4 1400 20006 -4 -4 75 0.9119618
## 20 -4 4 20004 1 5 -4 1400 20005 -4 -4 75 0.8699636
## 21 -4 3 20003 1 5 -4 1400 20005 -4 -4 75 0.9429605
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## 240 0.7759675 2005 -4 -4 -4 -4 -4 205 202005 3 2 1
## 241 0.9249613 2005 -4 -4 -4 -4 -4 205 202005 2 2 1
## SACSECVAL SECVALWGT RESEMAVAL WEIGHTB I_AUTHORITY I_NATIONALISM
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## 5 0.406365 0.915 0.693750 1.000 0.000000e+00 3.300000e-01
## 6 0.148917 0.915 0.469908 1.000 0.000000e+00 3.300000e-01
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## 172 6.600000e-01 4.966670e-01 1.00 6.600000e-01 0.000000e+00 8.333330e-01
## 173 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 6.600000e-01 1.000000e+00 1.000000e+00
## 174 1.000000e+00 9.240000e-01 0.66 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
## 175 6.600000e-01 3.866670e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.779649e-43
## 176 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.779649e-43
## 177 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 1.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00
## 178 0.000000e+00 2.766670e-01 1.00 3.300000e-01 0.000000e+00 5.000000e-01
## 179 6.600000e-01 3.300000e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
## 180 6.600000e-01 4.966670e-01 1.00 3.300000e-01 1.000000e+00 5.000000e-01
## 181 3.300000e-01 4.217900e-01 0.66 3.300000e-01 0.000000e+00 5.000000e-01
## 182 6.600000e-01 4.966670e-01 1.00 6.600000e-01 1.000000e+00 1.000000e+00
## 183 6.600000e-01 4.966670e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
## 184 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 3.300000e-01 0.000000e+00 3.333330e-01
## 185 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 6.600000e-01 1.000000e+00 1.000000e+00
## 186 3.300000e-01 2.200000e-01 1.00 0.000000e+00 0.000000e+00 6.666670e-01
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## 190 1.000000e+00 6.100000e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
## 191 3.300000e-01 5.533330e-01 1.00 6.600000e-01 1.000000e+00 1.000000e+00
## 192 3.300000e-01 3.866670e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
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## 230 3.300000e-01 4.433330e-01 1.00 1.000000e+00 1.000000e+00 1.000000e+00
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## 232 6.600000e-01 3.866670e-01 1.00 3.300000e-01 0.000000e+00 1.666670e-01
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## DISBELIEF WEIGHT2A I_NORM1 I_NORM2 I_NORM3 RELATIVISM WEIGHT3A
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## 62 4.977780e-01 1.00 0 0 0 0.000000 1
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data5 <- data5 %>%
dplyr::select(gender, age, country_code, wave, risktaking, children, married, employed, education)
data5## gender age country_code wave risktaking children married employed
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## 1883 2 24 32 5 6 2 2 5
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## 1885 1 62 32 5 6 4 1 4
## 1886 2 26 32 5 6 4 2 7
## 1887 2 36 32 5 6 5 1 5
## 1888 1 49 32 5 4 4 2 1
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## 1893 2 20 32 5 4 0 6 2
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## 1996 1 23 32 5 3 0 6 1
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## 2000 1 63 32 5 6 2 1 4
## 2001 2 34 32 5 5 0 6 5
## 2002 2 50 32 5 5 2 1 2
## 2003 1 25 32 5 4 0 6 1
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## 11085 7
## 11086 3
## 11087 3
## 11088 7
## 11089 7
## 11090 7
## 11091 3
## 11092 7
## 11093 3
## 11094 9
## 11095 9
## 11096 1
## 11097 3
## 11098 3
## 11099 3
## 11100 3
## 11101 7
## 11102 7
## 11103 3
## 11104 3
## 11105 7
## 11106 3
## 11107 3
## 11108 3
## 11109 7
## 11110 7
## 11111 7
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 72864 rows ]# Read countrynames data from the CSV file (to decode the dataset 5)
countrynames <- read.csv(paste0(base_path, "/countrynames.txt"), header = FALSE, as.is = TRUE)
colnames(countrynames) <- c("code", "name")
# Assuming WV5_data has a column named country_code
data5$country <- countrynames$name[match(data5$country_code, countrynames$code)]
# Check the frequency of each country in the new column
table(data5$country)##
## Andorra Argentina Australia
## 1003 1002 1421
## Brazil Bulgaria Burkina Faso
## 1500 1001 1534
## Canada Chile China
## 2164 1000 1991
## Colombia Cyprus (G) Egypt
## 3025 1050 3051
## Ethiopia Finland France
## 1500 1014 1001
## Georgia Germany Ghana
## 1500 2064 1534
## Great Britain Guatemala Hong Kong
## 1041 1000 1252
## Hungary India Indonesia
## 1007 2001 2015
## Iran Iraq Italy
## 2667 2701 1012
## Japan Jordan Malaysia
## 1096 1200 1201
## Mali Mexico Moldova
## 1534 1560 1046
## Morocco Netherlands New Zealand
## 1200 1050 954
## Norway Peru Poland
## 1025 1500 1000
## Romania Russia Rwanda
## 1776 2033 1507
## Serbia and Montenegro Slovenia South Africa
## 1220 1037 2988
## South Korea Spain Sweden
## 1200 1200 1003
## Switzerland Taiwan Thailand
## 1241 1227 1534
## Trinidad and Tobago Turkey Ukraine
## 1002 1346 1000
## United States Uruguay Viet Nam
## 1249 1000 1495
## Zambia
## 1500# Display the updated WV5_data
head(data5)## gender age country_code wave risktaking children married employed education
## 1 2 38 20 5 2 1 6 1 8
## 2 2 24 20 5 3 0 1 1 7
## 3 1 48 20 5 4 4 1 1 9
## 4 2 28 20 5 3 1 2 1 6
## 5 2 24 20 5 3 0 6 1 7
## 6 1 54 20 5 6 2 1 1 3
## country
## 1 Andorra
## 2 Andorra
## 3 Andorra
## 4 Andorra
## 5 Andorra
## 6 Andorraunique(data5$country)## [1] "Andorra" "Argentina" "Australia"
## [4] "Brazil" "Bulgaria" "Burkina Faso"
## [7] "Canada" "Colombia" "Cyprus (G)"
## [10] "Chile" "China" "Egypt"
## [13] "Ethiopia" "Finland" "France"
## [16] "Georgia" "Germany" "Ghana"
## [19] "Guatemala" "Hong Kong" "Hungary"
## [22] "India" "Indonesia" "Iran"
## [25] "Iraq" "Italy" "Japan"
## [28] "Jordan" "Malaysia" "Mali"
## [31] "Mexico" "Moldova" "Morocco"
## [34] "Netherlands" "New Zealand" "Norway"
## [37] "Peru" "Poland" "Romania"
## [40] "Russia" "Rwanda" "Serbia and Montenegro"
## [43] "Slovenia" "South Africa" "South Korea"
## [46] "Spain" "Sweden" "Switzerland"
## [49] "Taiwan" "Thailand" "Trinidad and Tobago"
## [52] "Turkey" "Ukraine" "Great Britain"
## [55] "United States" "Uruguay" "Viet Nam"
## [58] "Zambia"print(countrynames)## code name
## 1 8 Albania
## 2 12 Algeria
## 3 16 American Samoa
## 4 20 Andorra
## 5 24 Angola
## 6 28 Antigua
## 7 31 Azerbaijan
## 8 32 Argentina
## 9 36 Australia
## 10 40 Austria
## 11 48 Bahrain
## 12 50 Bangladesh
## 13 51 Armenia
## 14 52 Barbados
## 15 56 Belgium
## 16 60 Bermuda
## 17 64 Bhutan
## 18 68 Bolivia
## 19 70 Bosnia
## 20 72 Botswana
## 21 76 Brazil
## 22 84 Belize
## 23 100 Bulgaria
## 24 104 Myanmar
## 25 108 Burundi
## 26 112 Belarus
## 27 116 Cambodia
## 28 120 Cameroon
## 29 124 Canada
## 30 144 Sri Lanka
## 31 148 Chad
## 32 152 Chile
## 33 156 China
## 34 158 Taiwan
## 35 170 Colombia
## 36 180 D.R. Congo
## 37 184 Cook Islands
## 38 188 Costa Rica
## 39 191 Croatia
## 40 192 Cuba
## 41 196 Cyprus (G)
## 42 197 Cyprus (T)
## 43 203 Czech Rep.
## 44 208 Denmark
## 45 214 Dominican Rep.
## 46 218 Ecuador
## 47 222 El Salvador
## 48 226 Eq.Guinea
## 49 231 Ethiopia
## 50 232 Eritrea
## 51 233 Estonia
## 52 246 Finland
## 53 250 France
## 54 268 Georgia
## 55 270 Gambia
## 56 275 Palestine
## 57 276 Germany
## 58 288 Ghana
## 59 292 Gibraltar
## 60 300 Greece
## 61 320 Guatemala
## 62 324 Guinea
## 63 328 Guyana
## 64 332 Haiti
## 65 340 Honduras
## 66 344 Hong Kong
## 67 348 Hungary
## 68 352 Iceland
## 69 356 India
## 70 360 Indonesia
## 71 364 Iran
## 72 368 Iraq
## 73 372 Ireland
## 74 376 Israel
## 75 380 Italy
## 76 384 C\x99te d'Ivoire
## 77 388 Jamaica
## 78 392 Japan
## 79 398 Kazakhstan
## 80 400 Jordan
## 81 404 Kenya
## 82 408 North Korea
## 83 410 South Korea
## 84 414 Kuwait
## 85 417 Kyrgyzstan
## 86 418 Laos
## 87 422 Lebanon
## 88 426 Lesotho
## 89 428 Latvia
## 90 430 Liberia
## 91 434 Libya
## 92 438 Liechtenstein
## 93 440 Lithuania
## 94 442 Luxembourg
## 95 450 Madagascar
## 96 454 Malawi
## 97 458 Malaysia
## 98 466 Mali
## 99 470 Malta
## 100 474 Martinique
## 101 478 Mauritania
## 102 480 Mauritius
## 103 484 Mexico
## 104 492 Monaco
## 105 496 Mongolia
## 106 498 Moldova
## 107 504 Morocco
## 108 508 Mozambique
## 109 512 Oman
## 110 516 Namibia
## 111 524 Nepal
## 112 528 Netherlands
## 113 554 New Zealand
## 114 558 Nicaragua
## 115 562 Niger
## 116 566 Nigeria
## 117 578 Norway
## 118 586 Pakistan
## 119 591 Panama
## 120 598 Papua New Guinea
## 121 600 Paraguay
## 122 604 Peru
## 123 608 Philippines
## 124 616 Poland
## 125 620 Portugal
## 126 624 Guinea-Bissau
## 127 626 Timor-Leste
## 128 630 Puerto Rico
## 129 634 Qatar
## 130 642 Romania
## 131 643 Russia
## 132 646 Rwanda
## 133 682 Saudi Arabia
## 134 686 Senegal
## 135 690 Seychelles
## 136 694 Sierra Leone
## 137 702 Singapore
## 138 703 Slovakia
## 139 704 Viet Nam
## 140 705 Slovenia
## 141 706 Somalia
## 142 710 South Africa
## 143 716 Zimbabwe
## 144 724 Spain
## 145 736 Sudan
## 146 740 Suriname
## 147 752 Sweden
## 148 756 Switzerland
## 149 760 Syria
## 150 762 Tajikistan
## 151 764 Thailand
## 152 768 Togo
## 153 780 Trinidad and Tobago
## 154 784 United Arab Emirates
## 155 788 Tunisia
## 156 792 Turkey
## 157 795 Turkmenistan
## 158 800 Uganda
## 159 804 Ukraine
## 160 807 Macedonia
## 161 818 Egypt
## 162 826 Great Britain
## 163 834 Tanzania
## 164 840 United States
## 165 850 U.S. Virgin Islands
## 166 854 Burkina Faso
## 167 858 Uruguay
## 168 860 Uzbekistan
## 169 862 Venezuela
## 170 887 Yemen
## 171 688 Serbia and Montenegro
## 172 894 Zambia
## 173 900 West Germany
## 174 901 East Germany
## 175 902 Tambov
## 176 903 Moscow
## 177 904 Basque Country
## 178 906 Andalusia
## 179 907 Galicia
## 180 909 North Ireland
## 181 910 Valencia
## 182 911 Serbia
## 183 912 Montenegro
## 184 913 Srpska Republic
## 185 914 Bosnian Federation
## 186 915 Kosovo
## 187 -5 Missing; Unknown
## 188 -4 Not asked in survey
## 189 -3 Not applicable
## 190 -2 No answer
## 191 -1 Don't knowcountry_counts <- data5 %>%
count(country)
# Print the result
print(country_counts)## country n
## 1 Andorra 1003
## 2 Argentina 1002
## 3 Australia 1421
## 4 Brazil 1500
## 5 Bulgaria 1001
## 6 Burkina Faso 1534
## 7 Canada 2164
## 8 Chile 1000
## 9 China 1991
## 10 Colombia 3025
## 11 Cyprus (G) 1050
## 12 Egypt 3051
## 13 Ethiopia 1500
## 14 Finland 1014
## 15 France 1001
## 16 Georgia 1500
## 17 Germany 2064
## 18 Ghana 1534
## 19 Great Britain 1041
## 20 Guatemala 1000
## 21 Hong Kong 1252
## 22 Hungary 1007
## 23 India 2001
## 24 Indonesia 2015
## 25 Iran 2667
## 26 Iraq 2701
## 27 Italy 1012
## 28 Japan 1096
## 29 Jordan 1200
## 30 Malaysia 1201
## 31 Mali 1534
## 32 Mexico 1560
## 33 Moldova 1046
## 34 Morocco 1200
## 35 Netherlands 1050
## 36 New Zealand 954
## 37 Norway 1025
## 38 Peru 1500
## 39 Poland 1000
## 40 Romania 1776
## 41 Russia 2033
## 42 Rwanda 1507
## 43 Serbia and Montenegro 1220
## 44 Slovenia 1037
## 45 South Africa 2988
## 46 South Korea 1200
## 47 Spain 1200
## 48 Sweden 1003
## 49 Switzerland 1241
## 50 Taiwan 1227
## 51 Thailand 1534
## 52 Trinidad and Tobago 1002
## 53 Turkey 1346
## 54 Ukraine 1000
## 55 United States 1249
## 56 Uruguay 1000
## 57 Viet Nam 1495
## 58 Zambia 1500load(paste0(base_path, "WV6_Data_R_v20201117.rdata"))
WV6_data <- WV6_Data_R_v20201117
head(WV6_data)## V1 V2 V2A cow C_COW_ALPHA B_COUNTRY_ALPHA V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12
## 1 6 12 12 615 ALG DZA 1 1 1 1 NA 1 1 2 1 1
## 2 6 12 12 615 ALG DZA 2 1 2 3 4 2 2 2 2 2
## 3 6 12 12 615 ALG DZA 3 1 3 2 4 2 1 2 2 2
## 4 6 12 12 615 ALG DZA 4 1 1 3 4 3 1 2 1 2
## 5 6 12 12 615 ALG DZA 5 1 1 1 2 1 1 1 3 2
## 6 6 12 12 615 ALG DZA 6 1 2 2 2 4 1 2 1 2
## V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31
## 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 8 2 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 5 1 0 0 0 0 0 0 0
## 3 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 4 1 0 0 0 0 0 0 0
## 4 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 8 2 0 0 0 0 0 0 0
## 5 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 8 2 0 0 0 0 0 0 0
## 6 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 7 1 0 0 0 0 0 0 0
## V32 V33 V34 V35 V36 V37 V38 V39 V40 V41 V42 V43 V44 V44_ES V45 V46 V47 V48
## 1 0 0 0 0 1 2 2 2 1 2 2 1 1 NA 1 NA 1 1
## 2 0 0 0 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 NA 1 NA 1 1
## 3 0 0 0 0 1 2 2 2 2 1 1 1 2 NA 1 NA 2 3
## 4 0 0 0 0 1 2 2 2 2 2 2 1 2 NA 2 NA 1 1
## 5 0 0 0 0 1 2 1 1 2 2 1 1 2 NA 1 NA 1 1
## 6 0 0 0 0 1 2 2 1 2 2 1 2 2 NA 2 NA 1 1
## V49 V50 V51 V52 V53 V54 V55 V56 V56_NZ V57 V58 V59 V60 V61 V62 V63 V64 V65
## 1 1 1 1 1 1 1 7 4 NA 6 0 10 2 3 1 3 3 1
## 2 2 2 1 2 3 2 6 8 NA 6 0 10 2 1 2 3 4 3
## 3 1 1 1 1 1 1 6 8 NA 6 0 6 2 4 1 2 1 4
## 4 1 2 2 2 2 2 6 8 NA 6 0 6 2 1 3 1 4 3
## 5 1 2 1 3 2 2 6 6 NA 1 3 4 2 1 2 3 4 2
## 6 1 2 4 2 3 3 4 9 NA 1 2 8 2 4 1 3 4 2
## V66 V67 V68 V69 V70 V71 V72 V73 V74 V74B V75 V76 V77 V78 V79 V80 V81 V82 V83
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 2 1 2 2
## 2 1 1 1 2 2 3 2 1 1 1 3 2 2 2 2 2 1 1 2
## 3 1 2 2 2 1 2 1 1 4 3 1 2 2 2 2 2 1 2 2
## 4 1 1 1 1 1 2 3 2 3 3 1 1 2 2 3 1 1 2 2
## 5 1 2 1 1 2 5 1 2 3 1 4 3 2 2 3 1 2 2 2
## 6 1 1 3 3 2 4 2 2 5 4 4 6 3 4 2 1 1 2 1
## V84 V85 V86 V87 V88 V89 V90 V91 V92 V93 V94 V95 V96 V97 V98 V99 V100 V101
## 1 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 5 8 7 6 8 7 5
## 2 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 5 7 5 5 4 4 6
## 3 2 NA NA 3 3 3 NA NA NA NA NA 6 7 7 7 5 7 5
## 4 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 6 9 5 6 4 6 8
## 5 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 5 8 4 7 4 6 6
## 6 2 3 3 3 3 3 NA NA NA NA NA 6 8 5 5 7 6 9
## V102 V103 V104 V105 V106 V107 V108 V109 V110 V111 V112 V113 V114 V115 V116
## 1 2 2 2 2 2 2 1 3 3 2 3 2 2 4 3
## 2 1 3 3 3 3 3 1 1 1 2 2 3 1 2 2
## 3 1 3 3 4 4 4 3 2 2 2 3 4 3 2 2
## 4 1 3 3 2 2 3 2 3 4 2 3 4 2 3 3
## 5 2 2 3 4 2 3 2 3 3 2 4 3 2 3 3
## 6 1 2 3 2 2 3 2 3 3 2 3 NA 3 4 3
## V117 V118 V119 V120 V121 V122 V123 V124 V125_00 V125_01 V125_02 V125_03
## 1 3 2 3 2 3 4 4 3 NA NA NA 4
## 2 3 2 2 2 3 2 2 3 NA NA NA 4
## 3 2 3 4 3 2 3 2 4 NA NA NA 3
## 4 4 2 2 2 3 1 2 4 NA NA NA 3
## 5 3 2 3 3 2 4 3 2 NA NA NA 3
## 6 2 4 4 3 2 1 3 3 NA NA NA 2
## V125_04 V125_05 V125_06 V125_07 V125_08 V125_09 V125_10 V125_11 V125_12
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## V125_13 V125_14 V125_15 V125_16 V125_17 V126 V127 V128 V129 V130 V131 V132
## 1 NA NA NA 0 0 4 1 2 2 2 3 8
## 2 NA NA NA 0 0 3 1 3 2 1 2 8
## 3 NA NA NA 0 0 2 1 3 2 2 2 7
## 4 NA NA NA 0 0 3 2 3 4 3 2 7
## 5 NA NA NA 0 0 3 2 3 4 2 2 8
## 6 NA NA NA 0 0 4 1 2 1 1 5 8
## V133 V134 V135 V136 V137 V138 V139 V140 V141 V142 V143 V144 V144G V145
## 1 5 6 9 3 4 7 6 7 5 2 2 50000000 5 3
## 2 8 8 9 2 6 4 2 4 4 3 1 50000000 5 2
## 3 4 8 3 3 6 9 5 6 7 2 1 50000000 5 2
## 4 9 5 5 7 3 8 7 8 8 3 2 50000000 5 2
## 5 4 7 3 3 8 6 5 6 7 3 2 50000000 5 1
## 6 4 5 7 3 4 6 3 4 8 3 2 50000000 5 2
## V146 V147 V148 V149 V150 V151 V152 V153 V154 V155 V156 V157 V158 V159 V160
## 1 3 1 1 1 NA NA 10 1 2 2 1 2 7 4 3
## 2 2 1 1 1 2 1 10 1 1 1 1 4 6 4 4
## 3 4 1 1 1 2 1 6 2 3 1 2 2 7 4 4
## 4 1 1 1 1 2 1 10 2 3 4 2 3 7 6 4
## 5 1 1 1 1 1 1 10 2 3 2 2 2 4 4 3
## 6 2 1 1 1 2 1 10 2 1 1 3 5 8 2 7
## V161 V162 V163 V164 V165 V166 V167 V168 V169 V160A V160B V160C V160D V160E
## 1 2 3 1 9 1 2 1 2 2 3 2 3 2 1
## 2 1 2 3 8 2 3 2 1 2 2 4 4 2 3
## 3 0 2 2 6 2 3 1 2 4 2 3 2 4 3
## 4 1 3 3 7 3 1 2 3 3 2 3 4 1 2
## 5 1 3 2 8 2 3 3 3 3 2 4 3 3 2
## 6 2 2 2 7 1 2 1 3 3 2 3 4 2 2
## V160F V160G V160H V160I V160J V170 V171 V172 V173 V174 V175 V176 V177 V178
## 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 5 5 1
## 2 2 4 1 1 2 2 1 2 2 2 2 5 5 5
## 3 3 2 4 3 2 2 2 2 3 3 3 5 5 5
## 4 4 2 2 3 2 1 2 2 2 2 2 5 5 5
## 5 4 3 2 2 3 2 2 3 3 3 3 5 5 5
## 6 4 3 1 1 2 2 1 2 3 2 2 1 1 1
## V179 V180 V181 V182 V183 V184 V185 V186 V187 V188 V189 V190 V191 V192 V193
## 1 5 1 2 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 7 8
## 2 1 5 2 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 4 8
## 3 5 5 2 3 2 3 4 4 2 3 3 3 3 4 7
## 4 1 5 2 3 3 3 4 4 2 2 3 3 3 6 6
## 5 5 5 2 3 3 4 4 4 2 3 3 3 3 6 2
## 6 1 1 2 3 4 2 3 3 2 3 2 2 2 3 6
## V194 V195 V196 V197 V198 V199 V200 V201 V202 V203 V203A V204 V205 V206 V207
## 1 3 5 6 9 6 6 1 1 1 1 NA 1 3 NA 1
## 2 4 6 4 8 3 4 7 1 1 1 NA 1 1 NA 1
## 3 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 NA 1 4 NA 1
## 4 3 5 5 7 4 6 1 1 1 1 NA 1 1 NA 1
## 5 4 4 6 6 6 5 7 1 1 1 NA 1 3 NA 1
## 6 8 7 9 5 6 8 1 1 1 1 NA 1 4 NA 1
## V207A V208 V209 V210 V211 V212 V213 V214 V215_01 V215_02 V215_03 V215_04
## 1 1 6 5 1 1 2 2 2 NA NA NA NA
## 2 1 3 5 1 2 2 2 2 NA NA NA NA
## 3 1 4 5 1 1 2 3 2 NA NA NA NA
## 4 1 1 1 1 1 1 2 2 NA NA NA NA
## 5 1 4 5 1 1 2 2 2 NA NA NA NA
## 6 1 3 2 1 2 2 3 1 NA NA NA NA
## V215_05 V215_06 V215_07 V215_08 V215_10 V215_11 V215_12 V215_13 V215_14
## 1 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## V215_15 V215_16 V215_17 V215_18 V216 V217 V218 V219 V220 V221 V222 V223 V224
## 1 NA NA NA NA 2 3 4 2 2 3 4 2 4
## 2 NA NA NA NA 2 2 3 4 3 4 2 3 3
## 3 NA NA NA NA 4 3 4 2 2 4 3 1 1
## 4 NA NA NA NA 2 2 3 1 2 3 4 3 3
## 5 NA NA NA NA 3 3 4 2 2 4 3 2 3
## 6 NA NA NA NA 2 3 4 2 2 3 2 4 3
## V218_ESMA V217_ESMA V219_ESMA V220_ESMA V221_ESMA V222_ESMA V223_ESMA
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## V224_ESMA V225 V226 V227 V228 V228_LOCAL V228_2 V228A V228B V228C V228D
## 1 NA 2 3 3 12005 12005 NA 3 4 3 3
## 2 NA 3 2 3 12003 12003 NA 3 4 4 3
## 3 NA 2 2 3 NA NA NA 4 4 3 4
## 4 NA 2 2 3 NA NA NA 2 4 3 3
## 5 NA 2 3 3 2 2 NA 3 3 4 2
## 6 NA 2 2 2 12006 12006 NA 2 3 3 3
## V228E V228F V228G V228H V228I V228J V228K V229 V230 V231 V232 V233 V234 V235
## 1 3 3 4 4 4 2 1 6 NA NA NA NA NA 2
## 2 4 3 3 4 4 1 1 6 NA NA NA NA NA 2
## 3 2 3 2 4 4 2 1 3 2 7 6 5 2 1
## 4 2 3 2 2 2 1 3 1 1 8 5 6 2 1
## 5 3 3 4 3 3 1 2 3 2 5 6 9 2 2
## 6 3 3 3 3 3 2 1 2 1 5 5 5 2 1
## V236 V237 V238 V239 V240 V241 V242 X003R2 X003R V243 V243_AU V244 V244_AU
## 1 1 1 4 5 1 1993 21 1 1 2 NA 2 NA
## 2 2 2 3 6 2 1990 24 1 1 2 NA 2 NA
## 3 NA 1 4 6 2 1988 26 1 2 2 NA 2 NA
## 4 NA 4 4 5 2 1986 28 1 2 2 NA 2 NA
## 5 1 2 3 7 2 1979 35 2 3 2 NA 2 NA
## 6 NA 1 3 5 1 1978 36 2 3 2 NA 2 NA
## V245 V246 V247 V248 V248_CS V249 V250 V251 V252 V253 V253_CS V254 V255
## 1 1 1 110 7 NA 24 1 2 2 1 NA 12003 1
## 2 1 1 110 7 NA 25 1 1 2 1 NA 12003 1
## 3 1 1 500 5 NA 18 1 1 1 1 NA 12003 1
## 4 1 1 500 6 NA 14 2 2 1 1 NA 12003 1
## 5 1 1 500 3 NA 8 1 1 1 1 NA 12003 1
## 6 1 1 110 8 NA 20 2 3 1 1 NA 12003 1
## N_REGION_ISO V256 V256B V256C V257 V258 V258A S018 S019 V260 V261 V262
## 1 12005 12105 NA NA 110 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## 2 12005 12105 NA NA 110 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## 3 12005 12105 NA NA 110 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## 4 12005 12105 NA NA 500 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## 5 12005 12105 NA NA 110 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## 6 12005 12105 NA NA 110 1 1 0.833333 1.25 5 NA 2014
## V265 Y001 Y001_1 Y001_2 Y001_3 Y001_4 Y001_5 Y002 Y003 MN_35A MN_163A MN_163B
## 1 NA 2 1 0 0 1 0 1 0 0 2 1
## 2 NA 2 0 1 0 0 1 2 -1 0 2 3
## 3 NA 1 0 0 1 0 0 2 -2 0 1 3
## 4 NA 1 0 0 0 0 1 1 -1 0 2 2
## 5 NA 2 0 1 0 0 1 2 1 0 2 3
## 6 NA 1 0 0 0 0 1 1 1 0 2 2
## MN_163C MN_228L MN_228M MN_228N MN_228O MN_228P MN_228Q MN_228R MN_228S1
## 1 2 3 5 4 2 2 3 2 2
## 2 2 3 5 4 6 2 3 3 2
## 3 2 3 6 4 5 1 2 2 2
## 4 2 3 7 5 6 2 3 2 2
## 5 3 3 4 7 4 2 2 3 2
## 6 2 3 5 7 4 2 2 2 2
## MN_228S2 MN_228S3 MN_228S4 MN_228S5 MN_228S6 MN_228S7 MN_228S8 MN_229A
## 1 4 2 3 3 3 2 3 NA
## 2 3 2 3 3 2 4 3 NA
## 3 3 2 4 3 2 4 4 1
## 4 3 2 2 4 3 3 2 2
## 5 3 1 4 3 1 3 2 2
## 6 4 2 3 2 3 3 3 2
## MN_229B MN_230A MN_233A MN_233B MN_234A MN_237A MN_237B1 MN_237B2 MN_237B3
## 1 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 3 1 1 2 3 3 2 NA NA NA
## 4 2 1 2 2 3 2 NA NA NA
## 5 2 1 2 2 3 2 NA NA NA
## 6 2 1 1 1 3 2 NA NA NA
## MN_237B4 MN_237B5 MN_237B6 MN_237B7 MN_237C1 MN_237C2 MN_237C3 MN_237C4
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## MN_237C5 MN_237C6 MN_249A1 MN_249A2 MN_249A3 sacsecval secvalwgt resemaval
## 1 NA NA 1 2 1 0.221111 1.000 0.164352
## 2 NA NA 2 NA NA 0.276389 1.000 0.110000
## 3 NA NA 1 2 1 0.304722 1.000 0.152361
## 4 NA NA 1 2 2 0.263056 1.000 0.096667
## 5 NA NA 1 2 2 0.220833 1.000 0.239352
## 6 NA NA 1 1 2 0.368996 0.915 0.263611
## weightb I_AUTHORITY I_NATIONALISM I_DEVOUT defiance WEIGHT1A I_RELIGIMP
## 1 1 0.0 0.00 0.00 0.000000 1 0.00
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## 3 1 0.5 0.00 0.00 0.166667 1 0.00
## 4 1 0.0 0.00 0.00 0.000000 1 0.00
## 5 1 0.0 0.00 0.00 0.000000 1 0.00
## 6 1 1.0 0.33 0.00 0.443333 1 0.00
## I_RELIGBEL I_RELIGPRAC disbelief WEIGHT2A I_NORM1 I_NORM2 I_NORM3 relativism
## 1 0 0.333333 0.111111 1 1 0 0 0.333333
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## 3 0 0.166667 0.055556 1 1 0 0 0.333333
## 4 0 0.166667 0.055556 1 1 0 0 0.333333
## 5 0 0.000000 0.000000 1 1 0 0 0.333333
## 6 0 0.166667 0.055556 1 1 0 0 0.333333
## WEIGHT3A I_TRUSTARMY I_TRUSTPOLICE I_TRUSTCOURTS scepticism WEIGHT4A I_INDEP
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## 4 1 0.66 1.00 0.33 0.663333 1.00 0
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## 6 1 0.66 NA 0.66 0.643760 0.66 0
## I_IMAGIN I_NONOBED autonomy WEIGHT1B I_WOMJOB I_WOMPOL I_WOMEDU equality
## 1 0 0 0.333333 1 0.0 0.00 0.00 0.000000
## 2 0 0 0.000000 1 0.0 0.00 0.33 0.110000
## 3 1 0 0.333333 1 0.0 0.00 0.00 0.000000
## 4 0 0 0.000000 1 0.5 0.33 0.33 0.386667
## 5 0 1 0.333333 1 0.0 0.00 0.66 0.220000
## 6 0 1 0.333333 1 0.5 1.00 0.33 0.610000
## WEIGHT2B I_HOMOLIB I_ABORTLIB I_DIVORLIB choice WEIGHT3B I_VOICE1 I_VOICE2
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## 3 1 0 0 0.333333 0.111111 1 0.33 0.0
## 4 1 0 0 0.000000 0.000000 1 0.00 0.0
## 5 1 0 0 0.222222 0.074074 1 0.66 0.0
## 6 1 0 0 0.333333 0.111111 1 0.00 0.0
## I_VOI2_00 voice WEIGHT4B
## 1 0.250 0.250 1
## 2 0.330 0.330 1
## 3 0.165 0.165 1
## 4 0.000 0.000 1
## 5 0.330 0.330 1
## 6 0.000 0.000 1data6 <- WV6_data %>%
rename(wave = V1, gender = V240, age = V242,country_code = V2, risktaking = V76, children = V58, married = V57, employed = V229, education = V248)
# select only the variables of interest
data6 <- data6 %>%
dplyr::select(wave, gender, age, country_code,risktaking, children, married, employed, education)
data6## wave gender age country_code risktaking children married employed
## 1 6 1 21 12 1 0 6 6
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## 13 6 1 30 12 2 2 1 6
## 14 6 2 30 12 1 0 6 1
## 15 6 1 31 12 1 0 6 2
## 16 6 2 40 12 1 1 1 1
## 17 6 1 44 12 2 1 1 1
## 18 6 2 47 12 2 2 1 5
## 19 6 1 52 12 1 0 1 1
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## 25 6 2 30 12 1 0 6 1
## 26 6 1 36 12 NA 3 1 2
## 27 6 2 44 12 5 4 1 5
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## 31 6 1 20 12 1 0 6 7
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## 33 6 1 31 12 6 2 1 2
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## 39 6 1 76 12 3 3 1 4
## 40 6 1 18 12 6 0 6 6
## 41 6 2 21 12 4 0 6 6
## 42 6 2 28 12 1 0 6 2
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## 45 6 1 39 12 5 1 1 1
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## 47 6 1 44 12 5 2 1 2
## 48 6 1 55 12 1 0 6 7
## 49 6 2 63 12 5 6 1 5
## 50 6 1 25 12 4 0 6 3
## 51 6 2 23 12 1 0 6 7
## 52 6 2 24 12 5 0 6 6
## 53 6 2 24 12 2 0 6 7
## 54 6 2 24 12 4 0 6 6
## 55 6 1 25 12 2 0 6 7
## 56 6 1 25 12 2 0 6 1
## 57 6 1 28 12 3 0 6 7
## 58 6 1 28 12 4 0 6 2
## 59 6 2 29 12 1 0 3 7
## 60 6 2 87 12 NA 8 1 5
## 61 6 2 22 12 3 0 6 7
## 62 6 2 24 12 5 0 6 6
## 63 6 2 24 12 6 0 6 6
## 64 6 2 28 12 2 0 6 2
## 65 6 2 45 12 3 0 6 5
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## 69 6 1 62 12 5 3 1 2
## 70 6 1 44 12 1 2 1 7
## 71 6 2 31 12 3 0 6 7
## 72 6 2 32 12 4 3 1 5
## 73 6 1 32 12 1 0 6 1
## 74 6 2 33 12 4 3 1 5
## 75 6 1 37 12 1 NA 1 3
## 76 6 1 46 12 3 0 6 1
## 77 6 1 48 12 3 0 6 1
## 78 6 1 60 12 NA 0 6 1
## 79 6 1 69 12 NA 0 6 4
## 80 6 1 50 12 NA 0 6 1
## 81 6 2 23 12 3 0 6 6
## 82 6 2 25 12 3 0 6 7
## 83 6 2 34 12 2 0 6 5
## 84 6 1 35 12 2 0 6 3
## 85 6 1 37 12 3 0 6 3
## 86 6 1 40 12 2 2 1 3
## 87 6 1 42 12 1 NA 1 3
## 88 6 2 44 12 3 0 6 5
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## 95 6 1 41 12 1 NA 1 3
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## 100 6 1 62 12 NA 0 6 1
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## 104 6 1 33 12 3 0 6 3
## 105 6 1 34 12 1 0 6 2
## 106 6 1 34 12 1 0 6 2
## 107 6 2 35 12 2 0 6 5
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## 11046 7
## 11047 7
## 11048 7
## 11049 7
## 11050 9
## 11051 7
## 11052 9
## 11053 7
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## 11109 9
## 11110 7
## 11111 5
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 78454 rows ]countrynames = read.csv(paste0(base_path, "countrynames.txt"), header=FALSE,as.is=TRUE)
colnames(countrynames) = c("code", "name")
data6$country = countrynames$name[match(data6$country_code, countrynames$code)]
table(data6$country)##
## Algeria Argentina Armenia Australia
## 1200 1030 1100 1477
## Azerbaijan Belarus Brazil Chile
## 1002 1535 1486 1000
## China Colombia Cyprus (G) Ecuador
## 2300 1512 1000 1202
## Egypt Estonia Georgia Germany
## 1523 1533 1202 2046
## Ghana Haiti Hong Kong India
## 1552 1996 1000 4078
## Iraq Japan Jordan Kazakhstan
## 1200 2443 1200 1500
## Kuwait Kyrgyzstan Lebanon Libya
## 1303 1500 1200 2131
## Malaysia Mexico Morocco Netherlands
## 1300 2000 1200 1902
## New Zealand Nigeria Pakistan Palestine
## 841 1759 1200 1000
## Peru Philippines Poland Qatar
## 1210 1200 966 1060
## Romania Russia Rwanda Singapore
## 1503 2500 1527 1972
## Slovenia South Africa South Korea Spain
## 1069 3531 1200 1189
## Sweden Taiwan Thailand Trinidad and Tobago
## 1206 1238 1200 999
## Tunisia Turkey Ukraine United States
## 1205 1605 1500 2232
## Uruguay Uzbekistan Yemen Zimbabwe
## 1000 1500 1000 1500data6## wave gender age country_code risktaking children married employed
## 1 6 1 21 12 1 0 6 6
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## 12 6 1 29 12 2 3 1 2
## 13 6 1 30 12 2 2 1 6
## 14 6 2 30 12 1 0 6 1
## 15 6 1 31 12 1 0 6 2
## 16 6 2 40 12 1 1 1 1
## 17 6 1 44 12 2 1 1 1
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## 21 6 2 19 12 4 0 6 6
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## 112 6 1 40 12 1 0 6 2
## 113 6 2 40 12 2 0 6 5
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## 9854 3 Colombia
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## 9858 9 Colombia
## 9859 7 Colombia
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## 9952 1 Colombia
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## 9955 7 Colombia
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## 9959 3 Colombia
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## 9962 7 Colombia
## 9963 1 Colombia
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## 9970 7 Colombia
## 9971 7 Colombia
## 9972 7 Colombia
## 9973 7 Colombia
## 9974 9 Colombia
## 9975 9 Colombia
## 9976 3 Colombia
## 9977 3 Colombia
## 9978 3 Colombia
## 9979 3 Colombia
## 9980 7 Colombia
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## 9983 9 Colombia
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## 9985 3 Colombia
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## 9987 7 Colombia
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## 9989 9 Colombia
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## 9991 1 Colombia
## 9992 9 Colombia
## 9993 7 Colombia
## 9994 9 Colombia
## 9995 7 Colombia
## 9996 7 Colombia
## 9997 7 Colombia
## 9998 7 Colombia
## 9999 9 Colombia
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 163541 rows ]country_counts <- data %>%
count(country)
# Print the result
print(country_counts)## country n
## 1 Algeria 1200
## 2 Andorra 1003
## 3 Argentina 2032
## 4 Armenia 1100
## 5 Australia 2898
## 6 Azerbaijan 1002
## 7 Belarus 1535
## 8 Brazil 2986
## 9 Bulgaria 1001
## 10 Burkina Faso 1534
## 11 Canada 2164
## 12 Chile 2000
## 13 China 4291
## 14 Colombia 4537
## 15 Cyprus (G) 2050
## 16 Ecuador 1202
## 17 Egypt 4574
## 18 Estonia 1533
## 19 Ethiopia 1500
## 20 Finland 1014
## 21 France 1001
## 22 Georgia 2702
## 23 Germany 4110
## 24 Ghana 3086
## 25 Great Britain 1041
## 26 Guatemala 1000
## 27 Haiti 1996
## 28 Hong Kong 2252
## 29 Hungary 1007
## 30 India 6079
## 31 Indonesia 2015
## 32 Iran 2667
## 33 Iraq 3901
## 34 Italy 1012
## 35 Japan 3539
## 36 Jordan 2400
## 37 Kazakhstan 1500
## 38 Kuwait 1303
## 39 Kyrgyzstan 1500
## 40 Lebanon 1200
## 41 Libya 2131
## 42 Malaysia 2501
## 43 Mali 1534
## 44 Mexico 3560
## 45 Moldova 1046
## 46 Morocco 2400
## 47 Netherlands 2952
## 48 New Zealand 1795
## 49 Nigeria 1759
## 50 Norway 1025
## 51 Pakistan 1200
## 52 Palestine 1000
## 53 Peru 2710
## 54 Philippines 1200
## 55 Poland 1966
## 56 Qatar 1060
## 57 Romania 3279
## 58 Russia 4533
## 59 Rwanda 3034
## 60 Serbia and Montenegro 1220
## 61 Singapore 1972
## 62 Slovenia 2106
## 63 South Africa 6519
## 64 South Korea 2400
## 65 Spain 2389
## 66 Sweden 2209
## 67 Switzerland 1241
## 68 Taiwan 2465
## 69 Thailand 2734
## 70 Trinidad and Tobago 2001
## 71 Tunisia 1205
## 72 Turkey 2951
## 73 Ukraine 2500
## 74 United States 3481
## 75 Uruguay 2000
## 76 Uzbekistan 1500
## 77 Viet Nam 1495
## 78 Yemen 1000
## 79 Zambia 1500
## 80 Zimbabwe 1500data = subset(data, risktaking > 0 & gender > 0 & age >0 & education > 0 & employed > 0 & married > 0 & children >= 0)
data5 = subset(data5, risktaking > 0 & gender > 0 & age >0 & education > 0 & employed > 0 & married > 0 & children >= 0)
data6 = subset(data6, risktaking > 0 & gender > 0 & age >0 & education > 0 & employed > 0 & married > 0 & children >= 0)
data <- na.omit(data)
data5 <- na.omit(data5)
data6 <- na.omit(data6)
data## gender age country_code wave risktaking children married employed
## 1 2 38 20 5 2 1 6 1
## 2 2 24 20 5 3 0 1 1
## 3 1 48 20 5 4 4 1 1
## 4 2 28 20 5 3 1 2 1
## 5 2 24 20 5 3 0 6 1
## 6 1 54 20 5 6 2 1 1
## 7 2 44 20 5 3 2 1 1
## 8 1 24 20 5 3 0 6 1
## 9 2 70 20 5 2 1 1 4
## 10 2 60 20 5 3 3 4 3
## 11 1 27 20 5 3 0 6 2
## 12 2 35 20 5 4 0 6 1
## 13 2 73 20 5 6 0 6 3
## 14 1 33 20 5 3 0 6 1
## 15 1 46 20 5 3 3 2 1
## 16 1 41 20 5 4 0 3 1
## 17 2 59 20 5 5 2 5 1
## 18 2 26 20 5 3 0 6 1
## 19 2 24 20 5 4 0 2 1
## 20 1 35 20 5 3 0 6 1
## 21 2 38 20 5 6 0 6 1
## 22 2 41 20 5 5 2 1 1
## 23 2 45 20 5 4 0 6 1
## 24 1 21 20 5 5 0 6 2
## 25 2 22 20 5 3 0 2 1
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## 27 2 31 20 5 3 2 1 1
## 28 1 20 20 5 2 0 6 6
## 29 2 44 20 5 5 0 1 1
## 30 1 56 20 5 3 5 1 3
## 31 1 29 20 5 5 0 6 3
## 32 2 30 20 5 4 0 2 1
## 33 2 26 20 5 3 1 1 1
## 34 2 61 20 5 1 3 1 1
## 35 2 45 20 5 6 2 1 3
## 36 2 30 20 5 3 0 2 1
## 37 1 47 20 5 5 2 1 3
## 38 2 35 20 5 5 1 1 1
## 39 2 38 20 5 1 2 1 1
## 40 2 46 20 5 5 0 3 1
## 41 2 40 20 5 5 1 4 1
## 42 2 47 20 5 3 1 2 5
## 43 2 59 20 5 5 1 1 1
## 44 1 57 20 5 3 3 1 1
## 45 2 41 20 5 2 1 2 1
## 46 2 67 20 5 3 1 1 1
## 47 1 43 20 5 5 1 1 1
## 48 2 25 20 5 3 0 6 1
## 49 2 62 20 5 4 1 5 1
## 50 1 35 20 5 5 1 1 1
## 51 2 23 20 5 5 0 6 1
## 52 2 46 20 5 3 2 4 3
## 53 2 21 20 5 3 0 2 1
## 54 2 64 20 5 5 2 1 3
## 55 1 25 20 5 2 0 2 6
## 56 2 20 20 5 5 0 6 1
## 57 2 38 20 5 3 0 2 1
## 58 2 64 20 5 3 2 5 1
## 59 1 30 20 5 5 0 2 1
## 60 2 42 20 5 5 3 1 1
## 61 2 30 20 5 3 0 2 1
## 62 2 62 20 5 4 2 1 1
## 63 1 41 20 5 5 1 1 1
## 64 2 19 20 5 3 0 6 1
## 65 2 52 20 5 4 3 1 1
## 66 2 38 20 5 4 3 1 2
## 67 1 26 20 5 6 0 6 1
## 68 1 27 20 5 3 0 2 1
## 69 1 42 20 5 3 0 4 1
## 70 1 19 20 5 4 0 6 1
## 71 1 51 20 5 4 3 1 1
## 72 2 38 20 5 3 1 2 1
## 73 2 46 20 5 5 1 4 3
## 74 2 21 20 5 6 0 6 6
## 75 1 39 20 5 1 0 2 1
## 76 2 25 20 5 5 0 2 1
## 77 2 61 20 5 6 2 1 2
## 78 1 41 20 5 5 2 4 1
## 79 1 26 20 5 5 0 6 1
## 80 1 36 20 5 2 0 6 1
## 81 1 31 20 5 2 0 6 1
## 82 2 19 20 5 2 0 6 6
## 83 1 57 20 5 4 1 3 1
## 84 2 39 20 5 1 0 6 1
## 85 1 36 20 5 4 0 3 1
## 86 1 24 20 5 3 0 6 1
## 87 2 33 20 5 6 3 4 1
## 88 1 33 20 5 3 0 2 1
## 89 1 37 20 5 3 0 6 1
## 90 2 43 20 5 4 3 1 1
## 91 2 43 20 5 6 1 2 1
## 92 2 73 20 5 5 6 1 2
## 93 2 19 20 5 2 0 6 6
## 94 1 49 20 5 6 2 1 1
## 95 1 24 20 5 4 0 2 1
## 96 2 51 20 5 6 2 1 1
## 97 1 22 20 5 6 0 6 6
## 98 2 48 20 5 6 2 3 1
## 99 2 22 20 5 1 0 6 1
## 100 2 37 20 5 3 0 2 1
## 101 2 44 20 5 4 2 1 1
## 102 2 38 20 5 6 3 1 1
## 103 2 51 20 5 1 0 2 1
## 104 2 46 20 5 1 3 1 1
## 105 1 64 20 5 6 3 1 1
## 106 1 28 20 5 1 0 6 1
## 107 2 28 20 5 6 0 6 1
## 108 2 29 20 5 6 1 1 1
## 109 2 26 20 5 1 0 6 1
## 110 1 23 20 5 2 0 6 1
## 111 1 41 20 5 6 2 1 1
## 112 2 22 20 5 3 0 6 1
## 113 2 36 20 5 3 0 6 1
## 114 2 61 20 5 1 5 4 1
## 115 1 29 20 5 5 1 1 1
## 116 2 73 20 5 1 3 6 4
## 117 1 28 20 5 1 0 2 1
## 118 2 52 20 5 1 3 4 1
## 119 1 40 20 5 4 0 6 3
## 120 2 35 20 5 2 1 2 1
## 121 2 24 20 5 2 0 6 2
## 122 1 29 20 5 3 0 4 1
## 123 1 43 20 5 4 2 1 1
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## 126 2 33 20 5 3 0 6 1
## 127 2 34 20 5 3 1 1 1
## 128 2 35 20 5 3 0 6 1
## 129 1 33 20 5 1 0 2 1
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## 13518 6 Cyprus (G)
## 13519 8 Cyprus (G)
## 13520 2 Cyprus (G)
## 13521 8 Cyprus (G)
## 13522 8 Cyprus (G)
## 13523 3 Cyprus (G)
## 13524 8 Cyprus (G)
## 13526 7 Cyprus (G)
## 13527 7 Cyprus (G)
## 13528 7 Cyprus (G)
## 13529 1 Cyprus (G)
## 13530 4 Cyprus (G)
## 13531 7 Cyprus (G)
## 13532 9 Cyprus (G)
## 13533 3 Cyprus (G)
## 13534 7 Cyprus (G)
## 13535 3 Cyprus (G)
## 13536 7 Cyprus (G)
## 13538 7 Cyprus (G)
## 13539 9 Cyprus (G)
## 13540 9 Cyprus (G)
## 13541 3 Cyprus (G)
## 13542 9 Cyprus (G)
## 13543 7 Cyprus (G)
## 13544 9 Cyprus (G)
## 13545 7 Cyprus (G)
## 13546 3 Cyprus (G)
## 13547 8 Cyprus (G)
## 13548 3 Cyprus (G)
## 13549 8 Cyprus (G)
## 13550 6 Cyprus (G)
## 13551 8 Cyprus (G)
## 13552 6 Cyprus (G)
## 13553 8 Cyprus (G)
## 13554 9 Cyprus (G)
## 13555 7 Cyprus (G)
## 13556 9 Cyprus (G)
## 13557 9 Cyprus (G)
## 13558 7 Cyprus (G)
## 13559 7 Cyprus (G)
## 13560 9 Cyprus (G)
## 13561 5 Cyprus (G)
## 13562 2 Cyprus (G)
## 13563 5 Cyprus (G)
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## 13565 9 Cyprus (G)
## 13566 3 Cyprus (G)
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## 13569 8 Cyprus (G)
## 13570 7 Cyprus (G)
## 13571 2 Cyprus (G)
## 13572 9 Cyprus (G)
## 13573 8 Cyprus (G)
## 13574 6 Cyprus (G)
## 13575 4 Cyprus (G)
## 13576 9 Cyprus (G)
## 13577 4 Cyprus (G)
## 13578 7 Cyprus (G)
## 13579 8 Cyprus (G)
## 13580 9 Cyprus (G)
## 13581 7 Cyprus (G)
## 13582 8 Cyprus (G)
## 13583 7 Cyprus (G)
## 13584 8 Cyprus (G)
## 13585 7 Cyprus (G)
## 13586 8 Cyprus (G)
## 13587 9 Cyprus (G)
## 13588 3 Cyprus (G)
## 13589 3 Cyprus (G)
## 13590 7 Cyprus (G)
## 13592 8 Cyprus (G)
## 13593 3 Cyprus (G)
## 13594 7 Cyprus (G)
## 13595 7 Cyprus (G)
## 13596 9 Cyprus (G)
## 13597 3 Cyprus (G)
## 13598 3 Cyprus (G)
## 13599 5 Cyprus (G)
## 13600 8 Cyprus (G)
## 13601 3 Cyprus (G)
## 13602 6 Cyprus (G)
## 13603 3 Cyprus (G)
## 13604 8 Cyprus (G)
## 13605 7 Cyprus (G)
## 13606 9 Cyprus (G)
## 13607 9 Cyprus (G)
## 13608 8 Cyprus (G)
## 13609 7 Cyprus (G)
## 13610 9 Cyprus (G)
## 13611 9 Cyprus (G)
## 13612 9 Cyprus (G)
## 13613 9 Cyprus (G)
## 13614 4 Cyprus (G)
## 13618 7 Cyprus (G)
## 13619 9 Cyprus (G)
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 139627 rows ]# Use the mutate function to change the country name
data <- data %>%
mutate(country = ifelse(country == "Great Britain", "United Kingdom", country))# Transfrom risk item such that high values represent more risk taking
data$risktaking = 6 - data$risktaking + 1
# Transform risk variable into T-score (mean = 50, sd = 10)
data$risktaking = 10*scale(data$risktaking, center=TRUE,scale=TRUE)+50
data## gender age country_code wave risktaking children married employed
## 1 2 38 20 5 61.29932 1 6 1
## 2 2 24 20 5 55.02660 0 1 1
## 3 1 48 20 5 48.75389 4 1 1
## 4 2 28 20 5 55.02660 1 2 1
## 5 2 24 20 5 55.02660 0 6 1
## 6 1 54 20 5 36.20847 2 1 1
## 7 2 44 20 5 55.02660 2 1 1
## 8 1 24 20 5 55.02660 0 6 1
## 9 2 70 20 5 61.29932 1 1 4
## 10 2 60 20 5 55.02660 3 4 3
## 11 1 27 20 5 55.02660 0 6 2
## 12 2 35 20 5 48.75389 0 6 1
## 13 2 73 20 5 36.20847 0 6 3
## 14 1 33 20 5 55.02660 0 6 1
## 15 1 46 20 5 55.02660 3 2 1
## 16 1 41 20 5 48.75389 0 3 1
## 17 2 59 20 5 42.48118 2 5 1
## 18 2 26 20 5 55.02660 0 6 1
## 19 2 24 20 5 48.75389 0 2 1
## 20 1 35 20 5 55.02660 0 6 1
## 21 2 38 20 5 36.20847 0 6 1
## 22 2 41 20 5 42.48118 2 1 1
## 23 2 45 20 5 48.75389 0 6 1
## 24 1 21 20 5 42.48118 0 6 2
## 25 2 22 20 5 55.02660 0 2 1
## 26 1 46 20 5 55.02660 1 1 1
## 27 2 31 20 5 55.02660 2 1 1
## 28 1 20 20 5 61.29932 0 6 6
## 29 2 44 20 5 42.48118 0 1 1
## 30 1 56 20 5 55.02660 5 1 3
## 31 1 29 20 5 42.48118 0 6 3
## 32 2 30 20 5 48.75389 0 2 1
## 33 2 26 20 5 55.02660 1 1 1
## 34 2 61 20 5 67.57203 3 1 1
## 35 2 45 20 5 36.20847 2 1 3
## 36 2 30 20 5 55.02660 0 2 1
## 37 1 47 20 5 42.48118 2 1 3
## 38 2 35 20 5 42.48118 1 1 1
## 39 2 38 20 5 67.57203 2 1 1
## 40 2 46 20 5 42.48118 0 3 1
## 41 2 40 20 5 42.48118 1 4 1
## 42 2 47 20 5 55.02660 1 2 5
## 43 2 59 20 5 42.48118 1 1 1
## 44 1 57 20 5 55.02660 3 1 1
## 45 2 41 20 5 61.29932 1 2 1
## 46 2 67 20 5 55.02660 1 1 1
## 47 1 43 20 5 42.48118 1 1 1
## 48 2 25 20 5 55.02660 0 6 1
## 49 2 62 20 5 48.75389 1 5 1
## 50 1 35 20 5 42.48118 1 1 1
## 51 2 23 20 5 42.48118 0 6 1
## 52 2 46 20 5 55.02660 2 4 3
## 53 2 21 20 5 55.02660 0 2 1
## 54 2 64 20 5 42.48118 2 1 3
## 55 1 25 20 5 61.29932 0 2 6
## 56 2 20 20 5 42.48118 0 6 1
## 57 2 38 20 5 55.02660 0 2 1
## 58 2 64 20 5 55.02660 2 5 1
## 59 1 30 20 5 42.48118 0 2 1
## 60 2 42 20 5 42.48118 3 1 1
## 61 2 30 20 5 55.02660 0 2 1
## 62 2 62 20 5 48.75389 2 1 1
## 63 1 41 20 5 42.48118 1 1 1
## 64 2 19 20 5 55.02660 0 6 1
## 65 2 52 20 5 48.75389 3 1 1
## 66 2 38 20 5 48.75389 3 1 2
## 67 1 26 20 5 36.20847 0 6 1
## 68 1 27 20 5 55.02660 0 2 1
## 69 1 42 20 5 55.02660 0 4 1
## 70 1 19 20 5 48.75389 0 6 1
## 71 1 51 20 5 48.75389 3 1 1
## 72 2 38 20 5 55.02660 1 2 1
## 73 2 46 20 5 42.48118 1 4 3
## 74 2 21 20 5 36.20847 0 6 6
## 75 1 39 20 5 67.57203 0 2 1
## 76 2 25 20 5 42.48118 0 2 1
## 77 2 61 20 5 36.20847 2 1 2
## 78 1 41 20 5 42.48118 2 4 1
## 79 1 26 20 5 42.48118 0 6 1
## 80 1 36 20 5 61.29932 0 6 1
## 81 1 31 20 5 61.29932 0 6 1
## 82 2 19 20 5 61.29932 0 6 6
## 83 1 57 20 5 48.75389 1 3 1
## 84 2 39 20 5 67.57203 0 6 1
## 85 1 36 20 5 48.75389 0 3 1
## 86 1 24 20 5 55.02660 0 6 1
## 87 2 33 20 5 36.20847 3 4 1
## 88 1 33 20 5 55.02660 0 2 1
## 89 1 37 20 5 55.02660 0 6 1
## 90 2 43 20 5 48.75389 3 1 1
## 91 2 43 20 5 36.20847 1 2 1
## 92 2 73 20 5 42.48118 6 1 2
## 93 2 19 20 5 61.29932 0 6 6
## 94 1 49 20 5 36.20847 2 1 1
## 95 1 24 20 5 48.75389 0 2 1
## 96 2 51 20 5 36.20847 2 1 1
## 97 1 22 20 5 36.20847 0 6 6
## 98 2 48 20 5 36.20847 2 3 1
## 99 2 22 20 5 67.57203 0 6 1
## 100 2 37 20 5 55.02660 0 2 1
## 101 2 44 20 5 48.75389 2 1 1
## 102 2 38 20 5 36.20847 3 1 1
## 103 2 51 20 5 67.57203 0 2 1
## 104 2 46 20 5 67.57203 3 1 1
## 105 1 64 20 5 36.20847 3 1 1
## 106 1 28 20 5 67.57203 0 6 1
## 107 2 28 20 5 36.20847 0 6 1
## 108 2 29 20 5 36.20847 1 1 1
## 109 2 26 20 5 67.57203 0 6 1
## 110 1 23 20 5 61.29932 0 6 1
## 111 1 41 20 5 36.20847 2 1 1
## 112 2 22 20 5 55.02660 0 6 1
## 113 2 36 20 5 55.02660 0 6 1
## 114 2 61 20 5 67.57203 5 4 1
## 115 1 29 20 5 42.48118 1 1 1
## 116 2 73 20 5 67.57203 3 6 4
## 117 1 28 20 5 67.57203 0 2 1
## 118 2 52 20 5 67.57203 3 4 1
## 119 1 40 20 5 48.75389 0 6 3
## 120 2 35 20 5 61.29932 1 2 1
## 121 2 24 20 5 61.29932 0 6 2
## 122 1 29 20 5 55.02660 0 4 1
## 123 1 43 20 5 48.75389 2 1 1
## 124 2 51 20 5 36.20847 2 1 1
## 125 2 30 20 5 67.57203 1 2 1
## 126 2 33 20 5 55.02660 0 6 1
## 127 2 34 20 5 55.02660 1 1 1
## 128 2 35 20 5 55.02660 0 6 1
## 129 1 33 20 5 67.57203 0 2 1
## 130 2 31 20 5 48.75389 0 6 1
## 131 2 25 20 5 55.02660 0 2 1
## 132 2 34 20 5 36.20847 1 1 1
## 133 1 38 20 5 48.75389 1 1 1
## 134 2 31 20 5 42.48118 0 1 1
## 135 2 27 20 5 55.02660 0 6 1
## 136 2 71 20 5 36.20847 3 5 4
## 137 2 49 20 5 48.75389 2 1 1
## 138 2 34 20 5 48.75389 1 2 3
## 139 2 25 20 5 55.02660 0 6 1
## 140 2 59 20 5 42.48118 1 1 1
## 141 2 25 20 5 48.75389 1 2 1
## 142 1 70 20 5 42.48118 4 1 4
## 143 2 36 20 5 55.02660 0 4 1
## 144 2 43 20 5 48.75389 1 1 1
## 145 1 41 20 5 36.20847 2 1 1
## 146 1 42 20 5 67.57203 1 1 1
## 147 1 37 20 5 48.75389 0 1 1
## 148 1 38 20 5 55.02660 0 6 1
## 149 2 35 20 5 42.48118 3 1 1
## 150 2 32 20 5 42.48118 1 1 1
## 151 2 69 20 5 48.75389 1 1 3
## 152 1 50 20 5 61.29932 2 1 1
## 153 1 63 20 5 42.48118 3 1 4
## 154 1 23 20 5 48.75389 3 1 1
## 155 2 44 20 5 48.75389 4 4 1
## 156 2 24 20 5 42.48118 0 2 1
## 157 1 28 20 5 67.57203 0 6 1
## 158 2 30 20 5 42.48118 0 1 1
## 159 2 24 20 5 55.02660 0 6 1
## 160 2 36 20 5 48.75389 1 1 1
## 161 2 61 20 5 55.02660 2 5 3
## 162 2 48 20 5 36.20847 1 3 1
## 163 2 26 20 5 55.02660 1 6 1
## 164 2 32 20 5 48.75389 0 6 1
## 165 2 26 20 5 55.02660 0 2 1
## 166 1 44 20 5 36.20847 2 1 1
## 167 1 37 20 5 36.20847 0 2 1
## 168 2 26 20 5 55.02660 0 6 1
## 169 1 23 20 5 67.57203 0 6 1
## 170 2 46 20 5 67.57203 2 4 1
## 171 2 48 20 5 61.29932 0 2 1
## 172 2 46 20 5 36.20847 2 1 1
## 173 2 27 20 5 42.48118 0 2 1
## 174 2 40 20 5 55.02660 2 6 7
## 175 2 37 20 5 42.48118 2 2 1
## 176 1 29 20 5 48.75389 0 2 1
## 177 2 29 20 5 55.02660 0 6 1
## 178 2 41 20 5 48.75389 0 6 1
## 179 1 34 20 5 36.20847 1 1 3
## 180 2 57 20 5 42.48118 2 5 3
## 181 2 23 20 5 48.75389 0 2 1
## 182 2 24 20 5 55.02660 0 6 1
## 183 2 40 20 5 48.75389 0 6 1
## 184 2 57 20 5 55.02660 2 1 1
## 185 1 40 20 5 61.29932 0 2 1
## 186 1 41 20 5 55.02660 1 1 1
## 187 1 29 20 5 55.02660 0 3 1
## 188 2 65 20 5 55.02660 1 5 1
## 189 2 20 20 5 55.02660 0 6 1
## 190 2 31 20 5 36.20847 0 1 1
## 191 2 40 20 5 48.75389 2 1 1
## 192 1 29 20 5 67.57203 0 1 1
## 193 2 50 20 5 48.75389 2 1 3
## 194 2 55 20 5 36.20847 0 3 1
## 195 2 43 20 5 61.29932 0 6 1
## 196 2 44 20 5 36.20847 1 6 3
## 197 2 31 20 5 55.02660 0 6 1
## 198 2 34 20 5 61.29932 0 2 1
## 199 1 35 20 5 67.57203 1 4 1
## 200 2 38 20 5 61.29932 0 6 1
## 201 1 54 20 5 36.20847 0 6 1
## 202 1 37 20 5 48.75389 0 6 1
## 203 1 72 20 5 61.29932 1 4 4
## 204 2 48 20 5 67.57203 2 3 1
## 205 1 32 20 5 55.02660 2 1 1
## 206 2 25 20 5 55.02660 0 6 1
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## 208 1 35 20 5 61.29932 0 2 1
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## 1212 2 26 32 5 42.48118 0 6 1
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## 1981 2 28 32 5 36.20847 4 2 5
## 1982 2 38 32 5 42.48118 3 1 1
## 1983 2 27 32 5 67.57203 1 2 5
## 1984 1 61 32 5 55.02660 6 2 1
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## 1987 2 67 32 5 42.48118 0 2 5
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## 1989 1 34 32 5 36.20847 1 1 1
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## 1991 2 73 32 5 42.48118 8 1 5
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## 5062 2 50 100 5 61.29932 2 3 1
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## 5068 1 76 100 5 36.20847 2 1 4
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## 5325 2 50 100 5 42.48118 3 1 7
## 5326 1 73 100 5 42.48118 2 1 4
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## 5577 2 66 100 5 42.48118 2 1 4
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## 5732 2 33 100 5 42.48118 2 1 7
## 5733 2 50 100 5 42.48118 2 1 7
## 5734 1 47 100 5 42.48118 2 1 1
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## 5832 2 25 100 5 55.02660 0 6 7
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## 5983 2 27 854 5 36.20847 3 2 5
## 5984 2 46 854 5 42.48118 2 2 5
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## 6110 1 19 854 5 61.29932 0 6 7
## 6111 1 54 854 5 67.57203 2 1 3
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## 6346 1 30 854 5 61.29932 2 1 1
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## 6383 2 37 854 5 42.48118 1 1 2
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## 6512 2 32 854 5 61.29932 2 1 3
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## 6584 2 29 854 5 67.57203 2 4 8
## 6585 2 39 854 5 42.48118 4 5 5
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## 6631 2 30 854 5 61.29932 4 1 5
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## 6635 2 25 854 5 55.02660 1 1 5
## 6636 2 29 854 5 61.29932 4 2 5
## 6637 2 27 854 5 36.20847 1 6 7
## 6638 2 42 854 5 61.29932 7 1 5
## 6640 2 36 854 5 36.20847 3 5 5
## 6641 2 17 854 5 42.48118 0 1 5
## 6642 2 51 854 5 42.48118 5 1 5
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## 6650 1 75 854 5 61.29932 8 1 7
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## 6660 2 18 854 5 61.29932 0 6 6
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## 6664 2 51 854 5 55.02660 5 5 7
## 6675 2 20 854 5 55.02660 2 4 7
## 6676 2 31 854 5 67.57203 1 2 1
## 6677 2 18 854 5 42.48118 0 6 6
## 6678 2 22 854 5 55.02660 1 4 5
## 6683 2 23 854 5 61.29932 1 6 7
## 6687 2 18 854 5 48.75389 0 6 6
## 6688 2 19 854 5 36.20847 0 6 7
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## 7281 2 21 854 5 61.29932 2 1 1
## 7282 2 30 854 5 48.75389 2 1 1
## 7283 2 16 854 5 61.29932 0 6 7
## 7284 2 47 854 5 61.29932 4 3 5
## 7285 2 65 854 5 36.20847 8 5 5
## 7287 2 31 854 5 61.29932 3 1 5
## 7288 2 39 854 5 55.02660 2 1 5
## 7289 2 34 854 5 55.02660 3 1 1
## 7290 2 47 854 5 42.48118 4 5 5
## 7291 2 32 854 5 55.02660 7 1 5
## 7292 1 54 854 5 42.48118 6 1 3
## 7293 1 35 854 5 42.48118 3 1 1
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## 7295 1 30 854 5 67.57203 1 2 1
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## 7297 1 51 854 5 36.20847 6 1 1
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## 7300 1 26 854 5 61.29932 0 6 6
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## 7303 1 24 854 5 42.48118 0 6 6
## 7304 1 25 854 5 55.02660 0 6 6
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## 7306 1 57 854 5 61.29932 4 1 4
## 7307 1 31 854 5 61.29932 0 1 3
## 7308 1 26 854 5 61.29932 0 6 3
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## 7341 1 22 854 5 36.20847 0 6 3
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## 7344 1 35 854 5 42.48118 2 1 1
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## 7350 2 45 854 5 61.29932 1 2 7
## 7351 2 80 854 5 55.02660 3 1 7
## 7352 2 46 854 5 61.29932 0 1 4
## 7353 2 45 854 5 61.29932 4 1 7
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## 7355 2 33 854 5 67.57203 8 1 4
## 7356 2 18 854 5 61.29932 0 1 7
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## 7361 2 49 854 5 48.75389 2 1 5
## 7362 2 22 854 5 67.57203 0 6 6
## 7365 2 27 854 5 67.57203 2 1 5
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## 7368 2 19 854 5 67.57203 0 6 7
## 7369 2 28 854 5 67.57203 0 6 7
## 7370 2 47 854 5 61.29932 8 1 7
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## 7391 2 50 854 5 42.48118 5 2 7
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## 7400 2 26 854 5 42.48118 0 6 6
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## 7443 1 29 854 5 42.48118 0 6 3
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## 7448 1 47 854 5 55.02660 6 1 4
## 7450 1 40 854 5 67.57203 1 5 7
## 7451 1 23 854 5 67.57203 0 1 7
## 7452 1 38 854 5 67.57203 4 1 3
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## 7460 2 19 854 5 55.02660 0 6 6
## 7461 2 18 854 5 55.02660 0 6 6
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## 7465 2 69 124 5 67.57203 5 1 4
## 7466 2 53 124 5 55.02660 5 1 3
## 7468 2 68 124 5 42.48118 5 3 4
## 7469 2 32 124 5 48.75389 2 1 1
## 7470 2 66 124 5 36.20847 4 3 4
## 7471 2 47 124 5 42.48118 2 5 1
## 7472 2 47 124 5 42.48118 0 6 7
## 7473 1 47 124 5 36.20847 3 1 1
## 7474 2 50 124 5 61.29932 4 1 3
## 7475 1 58 124 5 36.20847 0 3 2
## 7476 1 34 124 5 48.75389 1 1 1
## 7477 2 33 124 5 42.48118 1 2 1
## 7478 1 48 124 5 36.20847 2 2 1
## 7479 1 49 124 5 42.48118 2 2 1
## 7480 1 43 124 5 48.75389 1 6 4
## 7481 1 50 124 5 42.48118 0 2 1
## 7482 2 35 124 5 55.02660 2 6 8
## 7483 2 35 124 5 42.48118 2 2 1
## 7484 1 55 124 5 42.48118 4 3 1
## 7485 2 27 124 5 42.48118 0 1 5
## 7486 2 45 124 5 42.48118 0 6 7
## 7487 2 36 124 5 48.75389 2 2 2
## 7488 2 53 124 5 36.20847 0 6 7
## 7489 2 45 124 5 42.48118 2 1 1
## 7490 2 71 124 5 55.02660 1 1 4
## 7491 1 80 124 5 42.48118 2 1 4
## 7492 2 20 124 5 67.57203 0 6 2
## 7493 2 48 124 5 42.48118 2 1 1
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## 7496 1 28 124 5 36.20847 0 6 1
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## 7505 1 23 124 5 61.29932 0 2 7
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## 7510 1 69 124 5 36.20847 3 4 3
## 7511 2 75 124 5 61.29932 3 1 5
## 7512 2 60 124 5 42.48118 3 1 7
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## 7514 1 55 124 5 42.48118 2 1 1
## 7515 2 55 124 5 61.29932 0 6 4
## 7516 2 53 124 5 42.48118 3 1 1
## 7517 2 63 124 5 36.20847 3 1 5
## 7518 2 51 124 5 36.20847 2 6 7
## 7519 2 56 124 5 55.02660 2 1 1
## 7520 2 63 124 5 42.48118 5 5 4
## 7521 1 73 124 5 42.48118 6 1 4
## 7522 2 19 124 5 42.48118 0 6 2
## 7523 1 58 124 5 48.75389 3 1 8
## 7524 2 59 124 5 55.02660 2 1 5
## 7525 2 45 124 5 36.20847 1 6 1
## 7526 2 44 124 5 42.48118 3 1 1
## 7527 2 44 124 5 55.02660 3 1 2
## 7528 2 63 124 5 42.48118 2 1 4
## 7529 2 64 124 5 36.20847 1 2 1
## 7530 2 41 124 5 42.48118 1 6 6
## 7531 1 51 124 5 48.75389 0 6 3
## 7532 1 28 124 5 55.02660 0 6 1
## 7533 2 41 124 5 36.20847 2 1 1
## 7534 1 48 124 5 42.48118 2 3 1
## 7535 1 19 124 5 61.29932 0 6 7
## 7536 2 77 124 5 55.02660 2 3 7
## 7537 2 34 124 5 55.02660 0 2 5
## 7538 2 26 124 5 55.02660 1 2 1
## 7539 1 21 124 5 48.75389 0 6 2
## 7540 1 75 124 5 36.20847 2 1 4
## 7541 1 20 124 5 55.02660 1 2 1
## 7542 2 42 124 5 61.29932 2 6 7
## 7543 2 59 124 5 42.48118 5 4 2
## 7544 2 41 124 5 42.48118 2 4 2
## 7545 2 40 124 5 67.57203 1 6 7
## 7546 2 47 124 5 42.48118 4 4 2
## 7547 2 61 124 5 42.48118 3 6 4
## 7548 1 44 124 5 61.29932 3 1 1
## 7549 2 75 124 5 36.20847 2 5 4
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## 8764 2 55 124 5 61.29932 2 1 1
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## 12780 2 24 196 5 61.29932 0 6 7
## 12781 2 47 196 5 36.20847 2 1 5
## 12782 2 49 196 5 36.20847 1 1 5
## 12783 2 37 196 5 36.20847 2 1 5
## 12784 2 68 196 5 42.48118 2 1 5
## 12785 2 51 196 5 55.02660 2 1 5
## 12786 2 69 196 5 36.20847 6 1 5
## 12787 2 48 196 5 42.48118 2 1 5
## 12788 2 65 196 5 42.48118 4 1 5
## 12789 1 22 196 5 67.57203 0 6 6
## 12790 1 57 196 5 36.20847 4 1 4
## 12791 2 41 196 5 67.57203 4 1 7
## 12792 1 27 196 5 48.75389 0 6 1
## 12793 2 66 196 5 36.20847 5 5 5
## 12794 2 50 196 5 42.48118 1 1 5
## 12795 1 22 196 5 67.57203 0 6 3
## 12796 2 48 196 5 42.48118 2 1 5
## 12797 1 52 196 5 42.48118 4 1 3
## 12798 1 31 196 5 42.48118 2 1 1
## 12799 2 47 196 5 36.20847 2 1 5
## 12800 1 30 196 5 67.57203 0 6 1
## 12801 2 42 196 5 36.20847 0 6 5
## 12802 1 22 196 5 67.57203 0 6 7
## 12803 2 60 196 5 48.75389 3 1 5
## 12804 1 55 196 5 48.75389 3 1 4
## 12805 1 60 196 5 48.75389 3 1 4
## 12806 2 57 196 5 48.75389 3 1 5
## 12807 2 45 196 5 42.48118 2 1 5
## 12808 2 55 196 5 48.75389 5 1 5
## 12809 1 25 196 5 48.75389 1 1 1
## 12810 1 40 196 5 42.48118 3 1 1
## 12811 1 35 196 5 42.48118 2 1 1
## 12812 2 24 196 5 42.48118 1 1 1
## 12813 2 48 196 5 36.20847 4 1 5
## 12814 1 22 196 5 61.29932 1 1 1
## 12815 2 50 196 5 42.48118 1 1 5
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## 12817 1 71 196 5 61.29932 2 1 4
## 12818 2 38 196 5 55.02660 1 1 7
## 12819 2 27 196 5 48.75389 1 1 5
## 12820 2 29 196 5 67.57203 2 1 5
## 12821 1 48 196 5 61.29932 3 1 4
## 12822 1 66 196 5 61.29932 4 1 4
## 12823 2 57 196 5 36.20847 3 1 5
## 12824 1 57 196 5 55.02660 3 1 4
## 12825 1 22 196 5 61.29932 0 6 1
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## 12829 2 25 196 5 67.57203 0 1 5
## 12830 2 57 196 5 36.20847 5 1 5
## 12831 2 56 196 5 42.48118 5 1 5
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## 12839 1 37 196 5 48.75389 0 1 3
## 12840 1 60 196 5 42.48118 0 1 4
## 12841 1 49 196 5 48.75389 2 1 1
## 12842 1 40 196 5 55.02660 2 1 2
## 12843 1 61 196 5 36.20847 0 6 4
## 12844 1 54 196 5 61.29932 1 1 4
## 12845 1 32 196 5 61.29932 0 6 1
## 12846 1 59 196 5 48.75389 1 1 4
## 12847 1 52 196 5 67.57203 3 1 2
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## 12855 1 24 196 5 67.57203 0 6 7
## 12856 1 37 196 5 48.75389 2 1 1
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## 12859 1 43 196 5 67.57203 1 1 1
## 12860 1 47 196 5 48.75389 1 1 1
## 12861 1 35 196 5 42.48118 2 1 1
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## 12863 2 43 196 5 67.57203 1 1 7
## 12864 2 49 196 5 42.48118 2 1 1
## 12865 1 25 196 5 48.75389 0 6 2
## 12866 2 42 196 5 67.57203 4 1 5
## 12867 1 66 196 5 48.75389 4 5 4
## 12868 1 48 196 5 67.57203 3 1 1
## 12869 1 45 196 5 55.02660 2 1 1
## 12870 1 42 196 5 61.29932 4 1 1
## 12871 1 78 196 5 61.29932 4 1 4
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## 12873 1 51 196 5 36.20847 0 1 4
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## 12875 1 59 196 5 61.29932 1 1 4
## 12876 1 65 196 5 61.29932 1 1 4
## 12877 1 60 196 5 61.29932 1 1 4
## 12878 2 36 196 5 61.29932 2 1 1
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## 12880 1 20 196 5 67.57203 0 6 6
## 12881 1 33 196 5 61.29932 2 1 1
## 12882 1 28 196 5 67.57203 0 2 1
## 12883 2 54 196 5 42.48118 3 1 4
## 12884 2 30 196 5 36.20847 3 1 5
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## 12886 1 29 196 5 67.57203 0 6 1
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## 12888 2 27 196 5 67.57203 0 6 1
## 12889 1 62 196 5 36.20847 3 1 4
## 12890 2 32 196 5 61.29932 2 1 2
## 12891 1 29 196 5 61.29932 0 6 1
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## 12899 2 22 196 5 67.57203 0 6 6
## 12900 1 33 196 5 36.20847 2 1 1
## 12901 1 32 196 5 67.57203 0 2 1
## 12902 2 22 196 5 42.48118 2 1 6
## 12903 1 22 196 5 48.75389 0 6 6
## 12904 1 22 196 5 48.75389 0 6 6
## 12905 2 20 196 5 42.48118 0 2 6
## 12906 1 36 196 5 67.57203 1 4 1
## 12907 2 30 196 5 67.57203 0 6 1
## 12908 1 22 196 5 67.57203 0 6 1
## 12909 2 21 196 5 67.57203 0 6 5
## 12910 2 22 196 5 67.57203 0 6 2
## 12911 2 46 196 5 61.29932 2 3 3
## 12912 1 31 196 5 42.48118 1 1 3
## 12913 2 30 196 5 67.57203 2 1 3
## 12914 2 25 196 5 67.57203 1 1 1
## 12915 2 76 196 5 36.20847 4 5 4
## 12916 2 44 196 5 42.48118 3 1 5
## 12917 1 31 196 5 61.29932 0 6 1
## 12918 1 25 196 5 67.57203 1 1 1
## 12919 1 24 196 5 42.48118 0 6 6
## 12920 2 44 196 5 42.48118 2 1 4
## 12921 2 58 196 5 42.48118 2 1 5
## 12922 1 65 196 5 42.48118 1 1 4
## 12923 1 62 196 5 67.57203 2 1 3
## 12924 1 30 196 5 48.75389 0 6 7
## 12925 1 36 196 5 42.48118 2 1 1
## 12926 2 68 196 5 36.20847 5 5 4
## 12927 2 30 196 5 67.57203 2 1 5
## 12928 1 37 196 5 48.75389 2 1 1
## 12929 1 33 196 5 67.57203 1 1 2
## 12930 2 71 196 5 36.20847 2 1 5
## 12931 1 45 196 5 36.20847 2 1 3
## 12932 1 46 196 5 55.02660 3 1 1
## 12933 1 50 196 5 55.02660 2 1 1
## 12934 2 39 196 5 61.29932 3 1 5
## 12935 1 46 196 5 55.02660 2 1 1
## 12936 1 27 196 5 55.02660 1 1 3
## 12937 1 64 196 5 61.29932 3 1 4
## 12938 1 36 196 5 55.02660 2 1 1
## 12939 2 30 196 5 67.57203 0 6 7
## 12940 1 48 196 5 61.29932 2 1 1
## 12941 2 52 196 5 55.02660 5 5 5
## 12942 1 29 196 5 48.75389 0 6 1
## 12943 1 47 196 5 61.29932 2 1 1
## 12944 1 27 196 5 67.57203 0 6 7
## 12945 1 45 196 5 61.29932 2 1 1
## 12946 1 87 196 5 67.57203 2 5 4
## 12947 1 61 196 5 48.75389 3 1 3
## 12948 2 61 196 5 36.20847 3 5 4
## 12949 2 38 196 5 42.48118 2 1 3
## 12950 1 61 196 5 36.20847 0 5 4
## 12951 2 47 196 5 42.48118 2 1 5
## 12952 1 46 196 5 42.48118 3 1 1
## 12953 1 80 196 5 42.48118 4 1 4
## 12954 1 67 196 5 48.75389 2 1 4
## 12955 1 58 196 5 42.48118 3 1 4
## 12956 2 64 196 5 42.48118 4 1 5
## 12957 1 66 196 5 67.57203 1 1 3
## 12958 1 43 196 5 67.57203 2 1 3
## 12959 1 59 196 5 67.57203 2 1 4
## 12960 2 34 196 5 61.29932 2 1 1
## 12961 2 34 196 5 67.57203 0 1 1
## 12962 2 42 196 5 61.29932 3 1 1
## 12963 1 43 196 5 67.57203 2 1 3
## 12964 1 40 196 5 61.29932 2 1 3
## 12965 1 74 196 5 61.29932 2 1 4
## 12966 1 86 196 5 61.29932 7 5 4
## 12967 1 39 196 5 67.57203 2 1 1
## 12968 1 65 196 5 42.48118 3 1 4
## 12969 2 45 196 5 67.57203 2 1 3
## 12970 1 42 196 5 36.20847 3 1 3
## 12971 2 30 196 5 48.75389 0 1 1
## 12972 1 73 196 5 36.20847 4 1 4
## 12973 1 68 196 5 36.20847 3 1 4
## 12974 1 69 196 5 36.20847 2 1 4
## 12975 1 23 196 5 67.57203 0 2 1
## 12976 2 18 196 5 48.75389 0 2 5
## 12977 1 64 196 5 36.20847 2 1 4
## 12978 1 46 196 5 36.20847 2 1 1
## 12979 1 31 196 5 48.75389 1 1 3
## 12980 1 23 196 5 67.57203 0 6 7
## 12981 1 30 196 5 61.29932 0 6 1
## 12982 1 57 196 5 55.02660 2 1 4
## 12983 2 38 196 5 55.02660 2 1 5
## 12984 2 32 196 5 42.48118 2 1 1
## 12985 2 32 196 5 36.20847 1 1 1
## 12986 2 37 196 5 55.02660 1 3 1
## 12987 1 23 196 5 42.48118 0 6 3
## 12988 2 45 196 5 36.20847 2 1 3
## 12989 2 33 196 5 42.48118 1 1 1
## 12990 2 47 196 5 48.75389 1 3 2
## 12991 2 23 196 5 55.02660 0 6 1
## 12992 1 25 196 5 48.75389 0 6 3
## 12993 1 47 196 5 48.75389 2 1 3
## 12994 1 42 196 5 42.48118 2 1 3
## 12995 2 83 196 5 36.20847 2 5 5
## 12996 2 80 196 5 67.57203 0 6 5
## 12997 1 46 196 5 48.75389 3 1 3
## 12998 1 40 196 5 48.75389 0 1 3
## 12999 1 68 196 5 42.48118 4 1 4
## 13000 1 52 196 5 36.20847 2 1 1
## 13001 1 55 196 5 42.48118 3 1 3
## 13002 1 81 196 5 36.20847 2 1 4
## 13003 1 21 196 5 67.57203 0 6 6
## 13004 2 51 196 5 36.20847 3 1 3
## 13005 1 54 196 5 42.48118 2 1 3
## 13006 2 35 196 5 67.57203 1 1 5
## 13007 1 42 196 5 42.48118 3 1 3
## 13008 1 72 196 5 36.20847 1 1 4
## 13009 2 71 196 5 36.20847 6 1 5
## 13010 1 58 196 5 36.20847 3 1 4
## 13011 2 45 196 5 36.20847 2 1 7
## 13012 2 47 196 5 61.29932 2 5 3
## 13013 2 58 196 5 36.20847 1 1 5
## 13014 2 52 196 5 42.48118 3 1 5
## 13015 2 25 196 5 42.48118 1 1 5
## 13016 2 44 196 5 36.20847 2 1 5
## 13017 1 77 196 5 36.20847 4 1 4
## 13018 2 42 196 5 36.20847 2 1 5
## 13019 2 57 196 5 67.57203 2 1 5
## 13020 2 67 196 5 36.20847 3 1 4
## 13021 1 61 196 5 36.20847 3 1 4
## 13022 2 38 196 5 55.02660 0 5 1
## 13023 1 71 196 5 36.20847 2 3 4
## 13024 1 76 196 5 36.20847 4 1 4
## 13025 2 70 196 5 36.20847 6 5 5
## 13026 2 66 196 5 36.20847 3 1 5
## 13027 1 40 196 5 36.20847 1 1 1
## 13028 2 44 196 5 36.20847 1 1 1
## 13029 2 32 196 5 36.20847 2 1 5
## 13030 1 86 196 5 36.20847 5 1 4
## 13031 2 70 196 5 36.20847 1 1 5
## 13032 2 64 196 5 36.20847 3 1 5
## 13033 2 75 196 5 36.20847 4 5 5
## 13034 2 20 196 5 36.20847 0 6 6
## 13035 2 43 196 5 67.57203 2 1 5
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## 13039 2 23 196 5 42.48118 0 6 6
## 13040 2 36 196 5 67.57203 1 1 3
## 13041 2 28 196 5 55.02660 0 6 1
## 13042 2 38 196 5 48.75389 2 1 3
## 13043 1 39 196 5 36.20847 2 1 1
## 13044 1 26 196 5 67.57203 0 2 1
## 13045 1 41 196 5 67.57203 2 1 1
## 13046 2 51 196 5 42.48118 2 1 3
## 13047 1 45 196 5 48.75389 1 1 1
## 13048 2 39 196 5 42.48118 2 1 3
## 13049 2 33 196 5 42.48118 2 1 1
## 13050 1 47 196 5 48.75389 1 1 1
## 13051 2 34 196 5 48.75389 1 1 1
## 13052 1 54 196 5 42.48118 2 1 4
## 13053 1 38 196 5 36.20847 4 1 1
## 13054 2 42 196 5 42.48118 2 1 5
## 13055 2 31 196 5 36.20847 1 1 3
## 13056 2 33 196 5 36.20847 1 1 1
## 13057 1 53 196 5 36.20847 2 1 4
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## 13059 1 30 196 5 67.57203 0 6 1
## 13060 2 47 196 5 67.57203 3 1 5
## 13061 2 20 196 5 67.57203 0 6 6
## 13062 2 22 196 5 42.48118 0 6 6
## 13063 2 26 196 5 61.29932 0 6 6
## 13064 2 23 196 5 42.48118 0 6 7
## 13065 2 21 196 5 67.57203 0 6 6
## 13066 2 29 196 5 67.57203 1 1 5
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## 13068 2 74 196 5 36.20847 4 5 5
## 13069 2 59 196 5 36.20847 3 1 5
## 13070 2 66 196 5 36.20847 3 1 5
## 13071 2 44 196 5 55.02660 1 1 5
## 13072 2 59 196 5 36.20847 2 1 5
## 13073 1 58 196 5 36.20847 2 1 3
## 13074 2 25 196 5 61.29932 0 6 1
## 13075 2 48 196 5 36.20847 2 1 5
## 13076 2 19 196 5 36.20847 0 6 6
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## 13078 1 41 196 5 36.20847 1 1 3
## 13079 1 55 196 5 55.02660 7 1 1
## 13080 1 36 196 5 67.57203 1 1 2
## 13081 1 46 196 5 61.29932 2 1 4
## 13082 1 43 196 5 55.02660 6 1 1
## 13083 1 46 196 5 61.29932 2 1 1
## 13084 2 39 196 5 55.02660 2 1 1
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## 13086 1 24 196 5 67.57203 0 6 7
## 13087 2 56 196 5 48.75389 4 1 5
## 13088 2 32 196 5 61.29932 2 1 1
## 13089 2 45 196 5 55.02660 3 1 5
## 13090 1 28 196 5 55.02660 1 1 1
## 13091 2 31 196 5 48.75389 2 1 5
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## 13093 1 26 196 5 55.02660 1 1 1
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## 13100 2 25 196 5 61.29932 0 6 1
## 13101 2 26 196 5 36.20847 0 6 1
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## 13108 2 43 196 5 36.20847 0 6 1
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## 13111 1 29 196 5 67.57203 0 6 1
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## 13113 2 18 196 5 55.02660 0 6 6
## 13114 1 53 196 5 36.20847 5 1 1
## 13115 1 23 196 5 55.02660 0 1 3
## 13116 2 46 196 5 36.20847 0 6 1
## 13117 2 19 196 5 67.57203 0 6 6
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## 13119 1 26 196 5 42.48118 1 1 1
## 13120 2 75 196 5 48.75389 5 5 5
## 13121 2 43 196 5 42.48118 2 1 3
## 13122 1 75 196 5 55.02660 3 1 4
## 13123 1 64 196 5 55.02660 3 1 4
## 13124 1 53 196 5 42.48118 3 1 1
## 13125 1 58 196 5 36.20847 2 1 4
## 13126 1 38 196 5 36.20847 2 1 3
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## 13129 1 26 196 5 67.57203 1 1 3
## 13130 1 75 196 5 48.75389 3 1 4
## 13131 1 46 196 5 42.48118 2 1 3
## 13132 1 22 196 5 67.57203 1 1 3
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## 13134 1 45 196 5 42.48118 0 6 1
## 13135 2 40 196 5 42.48118 4 1 5
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## 13137 1 56 196 5 48.75389 3 1 4
## 13138 2 50 196 5 42.48118 2 1 5
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## 13140 2 55 196 5 42.48118 4 1 5
## 13141 2 70 196 5 42.48118 5 5 5
## 13142 2 30 196 5 36.20847 2 1 1
## 13143 2 56 196 5 42.48118 2 1 5
## 13144 2 23 196 5 42.48118 0 6 1
## 13145 2 25 196 5 61.29932 1 1 3
## 13146 2 19 196 5 36.20847 0 6 6
## 13147 2 65 196 5 42.48118 4 1 4
## 13148 2 21 196 5 67.57203 0 6 6
## 13149 2 21 196 5 67.57203 0 6 6
## 13150 2 91 196 5 36.20847 3 5 5
## 13151 2 54 196 5 67.57203 2 1 1
## 13152 2 52 196 5 48.75389 2 1 1
## 13153 1 51 196 5 48.75389 0 6 1
## 13154 1 61 196 5 48.75389 4 1 1
## 13155 1 54 196 5 48.75389 3 1 1
## 13156 1 55 196 5 55.02660 1 1 1
## 13157 2 55 196 5 42.48118 3 3 4
## 13159 2 57 196 5 42.48118 2 1 5
## 13160 1 58 196 5 42.48118 2 1 3
## 13161 2 55 196 5 36.20847 4 1 5
## 13162 1 40 196 5 67.57203 2 1 1
## 13163 1 58 196 5 36.20847 1 1 8
## 13164 1 27 196 5 55.02660 0 6 2
## 13165 2 18 196 5 67.57203 0 6 6
## 13166 2 56 196 5 48.75389 3 1 5
## 13167 2 26 196 5 67.57203 0 6 2
## 13168 2 57 196 5 67.57203 0 6 4
## 13169 2 54 196 5 55.02660 2 1 4
## 13170 1 59 196 5 67.57203 3 1 8
## 13171 2 57 196 5 55.02660 2 1 5
## 13172 2 41 196 5 42.48118 3 1 1
## 13173 2 47 196 5 48.75389 0 2 3
## 13174 2 50 196 5 48.75389 3 1 1
## 13176 1 31 196 5 55.02660 0 1 3
## 13177 1 27 196 5 61.29932 0 6 7
## 13178 2 74 196 5 55.02660 5 1 4
## 13179 2 45 196 5 48.75389 2 1 2
## 13180 1 47 196 5 55.02660 4 1 3
## 13181 1 30 196 5 61.29932 0 2 1
## 13182 2 35 196 5 42.48118 2 1 3
## 13183 2 67 196 5 42.48118 4 1 5
## 13184 2 48 196 5 42.48118 5 1 5
## 13185 1 70 196 5 48.75389 6 1 4
## 13187 1 18 196 5 61.29932 0 1 6
## 13188 2 22 196 5 67.57203 0 6 8
## 13189 1 28 196 5 61.29932 2 1 3
## 13190 2 23 196 5 55.02660 0 6 8
## 13191 1 33 196 5 55.02660 2 1 1
## 13193 2 23 196 5 55.02660 0 6 6
## 13194 1 38 196 5 55.02660 2 3 1
## 13195 2 23 196 5 67.57203 0 6 2
## 13196 1 22 196 5 67.57203 0 6 1
## 13197 2 56 196 5 48.75389 2 1 3
## 13198 1 19 196 5 67.57203 0 6 8
## 13199 2 60 196 5 42.48118 2 1 1
## 13200 2 44 196 5 55.02660 2 1 1
## 13201 1 51 196 5 55.02660 3 1 1
## 13202 1 18 196 5 67.57203 0 6 8
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## 13208 1 48 196 5 55.02660 3 1 1
## 13209 1 45 196 5 36.20847 2 1 1
## 13210 1 22 196 5 67.57203 0 6 1
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## 13213 2 24 196 5 55.02660 0 6 1
## 13214 1 28 196 5 67.57203 0 6 1
## 13215 2 28 196 5 36.20847 3 1 5
## 13216 1 27 196 5 67.57203 1 1 1
## 13217 2 43 196 5 48.75389 3 1 5
## 13218 2 36 196 5 67.57203 3 1 5
## 13219 1 32 196 5 42.48118 2 1 1
## 13220 2 23 196 5 61.29932 0 6 7
## 13221 1 37 196 5 67.57203 3 1 1
## 13222 2 30 196 5 48.75389 3 1 1
## 13223 1 57 196 5 55.02660 2 1 2
## 13224 2 24 196 5 67.57203 0 6 1
## 13225 1 31 196 5 61.29932 0 6 1
## 13226 1 33 196 5 67.57203 2 1 3
## 13227 2 21 196 5 48.75389 0 6 2
## 13228 1 35 196 5 61.29932 1 1 1
## 13229 2 20 196 5 55.02660 0 6 1
## 13230 2 17 196 5 61.29932 0 6 6
## 13231 1 24 196 5 67.57203 0 6 6
## 13232 2 19 196 5 61.29932 2 1 5
## 13233 1 22 196 5 61.29932 2 1 1
## 13234 2 55 196 5 61.29932 2 5 5
## 13235 2 24 196 5 61.29932 1 1 1
## 13236 1 26 196 5 55.02660 0 6 1
## 13237 2 45 196 5 55.02660 3 1 5
## 13238 2 22 196 5 67.57203 0 6 6
## 13239 2 22 196 5 48.75389 0 6 2
## 13240 1 32 196 5 67.57203 0 6 1
## 13241 2 48 196 5 36.20847 3 1 1
## 13242 2 28 196 5 55.02660 1 1 1
## 13243 2 51 196 5 55.02660 2 1 1
## 13244 2 42 196 5 48.75389 2 1 5
## 13245 1 41 196 5 42.48118 2 1 1
## 13246 2 37 196 5 55.02660 3 1 1
## 13247 2 58 196 5 48.75389 5 5 4
## 13248 2 58 196 5 67.57203 2 1 1
## 13249 2 43 196 5 48.75389 2 1 5
## 13250 1 65 196 5 67.57203 2 1 1
## 13251 2 43 196 5 67.57203 5 1 2
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## 13253 1 65 196 5 55.02660 2 1 4
## 13254 2 35 196 5 55.02660 2 1 1
## 13255 1 47 196 5 55.02660 2 1 1
## 13256 2 48 196 5 55.02660 3 1 1
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## 13260 2 45 196 5 48.75389 3 1 1
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## 13262 1 24 196 5 61.29932 0 6 1
## 13263 1 23 196 5 61.29932 0 6 1
## 13264 1 53 196 5 48.75389 3 1 1
## 13265 1 21 196 5 61.29932 0 6 1
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## 13270 2 49 196 5 36.20847 3 1 5
## 13271 2 20 196 5 36.20847 0 6 2
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## 13276 2 52 196 5 67.57203 3 1 2
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## 13278 2 48 196 5 36.20847 2 1 5
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## 13280 2 18 196 5 36.20847 0 6 6
## 13281 1 48 196 5 42.48118 3 1 1
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## 13283 1 49 196 5 36.20847 4 1 7
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## 13288 1 35 196 5 48.75389 3 1 1
## 13289 2 30 196 5 42.48118 1 1 2
## 13290 2 44 196 5 36.20847 3 1 5
## 13291 1 44 196 5 55.02660 3 1 1
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## 13298 2 31 196 5 61.29932 0 1 1
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## 13301 2 24 196 5 67.57203 0 6 7
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## 13308 1 28 196 5 61.29932 0 6 1
## 13309 1 58 196 5 48.75389 3 1 4
## 13310 1 29 196 5 67.57203 0 1 3
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## 13328 2 37 196 5 61.29932 2 1 3
## 13329 2 30 196 5 55.02660 0 6 2
## 13330 2 52 196 5 55.02660 4 1 3
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## 13339 1 23 196 5 61.29932 0 6 1
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## 13341 1 30 196 5 61.29932 1 1 1
## 13342 2 24 196 5 67.57203 0 6 6
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## 13345 2 24 196 5 42.48118 0 6 7
## 13346 1 53 196 5 36.20847 2 1 1
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## 13359 2 63 196 5 55.02660 5 1 5
## 13361 2 58 196 5 42.48118 3 1 5
## 13362 2 42 196 5 61.29932 2 1 5
## 13363 2 45 196 5 42.48118 2 1 1
## 13364 1 28 196 5 67.57203 0 6 1
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## 13371 2 43 196 5 36.20847 5 1 5
## 13372 1 30 196 5 61.29932 0 2 1
## 13374 2 50 196 5 67.57203 1 1 1
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## 13376 2 49 196 5 42.48118 4 2 5
## 13377 2 23 196 5 42.48118 0 6 7
## 13378 2 43 196 5 42.48118 4 1 1
## 13379 2 81 196 5 42.48118 6 5 4
## 13380 2 24 196 5 55.02660 0 1 7
## 13381 1 24 196 5 55.02660 0 6 1
## 13382 2 19 196 5 36.20847 0 6 6
## 13383 2 61 196 5 36.20847 2 1 7
## 13384 1 24 196 5 55.02660 0 6 1
## 13385 2 41 196 5 61.29932 2 1 1
## 13386 2 39 196 5 42.48118 2 1 1
## 13387 2 33 196 5 36.20847 3 1 1
## 13388 2 52 196 5 55.02660 2 1 3
## 13389 2 20 196 5 55.02660 0 6 1
## 13390 1 71 196 5 48.75389 2 1 4
## 13391 2 70 196 5 36.20847 7 1 4
## 13392 2 39 196 5 36.20847 1 1 5
## 13393 2 38 196 5 42.48118 2 1 1
## 13394 1 21 196 5 67.57203 0 6 3
## 13395 1 25 196 5 55.02660 0 6 7
## 13396 2 24 196 5 55.02660 0 6 6
## 13397 2 25 196 5 48.75389 0 6 6
## 13398 1 23 196 5 55.02660 0 6 6
## 13399 1 27 196 5 55.02660 0 6 1
## 13400 1 36 196 5 48.75389 0 6 1
## 13401 2 21 196 5 61.29932 0 6 6
## 13402 1 19 196 5 61.29932 0 6 6
## 13403 1 30 196 5 42.48118 0 6 1
## 13404 1 33 196 5 61.29932 1 1 1
## 13405 2 25 196 5 48.75389 0 6 1
## 13406 1 56 196 5 55.02660 3 1 1
## 13407 2 45 196 5 48.75389 2 1 1
## 13408 2 39 196 5 42.48118 2 1 3
## 13409 2 45 196 5 48.75389 2 1 1
## 13410 2 43 196 5 48.75389 2 1 1
## 13411 2 23 196 5 67.57203 0 6 1
## 13412 1 50 196 5 42.48118 3 1 1
## 13413 2 26 196 5 48.75389 1 1 1
## 13414 2 23 196 5 48.75389 0 6 1
## 13415 1 27 196 5 42.48118 0 6 1
## 13416 2 38 196 5 42.48118 3 3 1
## 13417 1 41 196 5 67.57203 2 3 3
## 13418 1 23 196 5 36.20847 0 6 1
## 13419 2 25 196 5 61.29932 0 6 1
## 13420 1 57 196 5 55.02660 3 1 1
## 13421 1 20 196 5 48.75389 0 6 1
## 13422 2 49 196 5 48.75389 2 1 1
## 13423 1 72 196 5 55.02660 3 1 4
## 13424 2 49 196 5 55.02660 2 1 5
## 13425 1 52 196 5 61.29932 2 3 1
## 13426 1 53 196 5 61.29932 2 1 1
## 13427 1 77 196 5 42.48118 5 5 2
## 13428 2 59 196 5 48.75389 3 1 5
## 13429 1 30 196 5 55.02660 0 6 1
## 13430 1 26 196 5 55.02660 0 6 1
## 13431 1 30 196 5 42.48118 1 1 1
## 13432 1 23 196 5 55.02660 0 6 8
## 13433 2 19 196 5 61.29932 0 6 1
## 13434 2 29 196 5 36.20847 1 1 1
## 13435 1 46 196 5 42.48118 2 1 1
## 13436 1 59 196 5 61.29932 3 1 4
## 13437 2 49 196 5 42.48118 2 5 5
## 13438 1 25 196 5 48.75389 0 6 1
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## 13440 1 23 196 5 67.57203 0 6 2
## 13441 2 20 196 5 42.48118 0 6 6
## 13442 2 68 196 5 42.48118 3 1 4
## 13443 1 47 196 5 61.29932 4 1 3
## 13444 2 43 196 5 42.48118 4 1 1
## 13445 2 60 196 5 42.48118 3 1 1
## 13446 2 42 196 5 48.75389 1 1 7
## 13447 2 43 196 5 61.29932 3 3 7
## 13448 1 50 196 5 55.02660 2 1 1
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## 13450 2 34 196 5 42.48118 1 1 1
## 13451 2 26 196 5 48.75389 1 1 1
## 13452 1 57 196 5 61.29932 2 1 1
## 13453 2 27 196 5 42.48118 0 1 1
## 13454 2 25 196 5 67.57203 0 6 2
## 13455 2 44 196 5 55.02660 2 3 1
## 13456 1 25 196 5 55.02660 0 6 1
## 13457 1 50 196 5 48.75389 3 3 1
## 13458 2 43 196 5 55.02660 3 1 1
## 13459 2 69 196 5 36.20847 3 5 4
## 13460 1 21 196 5 61.29932 0 6 1
## 13461 1 51 196 5 48.75389 4 1 3
## 13462 1 48 196 5 48.75389 3 1 1
## 13463 1 19 196 5 67.57203 0 6 8
## 13464 1 70 196 5 61.29932 3 2 4
## 13465 1 66 196 5 48.75389 2 2 4
## 13466 2 23 196 5 48.75389 1 1 5
## 13467 1 24 196 5 61.29932 1 1 1
## 13469 2 47 196 5 48.75389 3 1 3
## 13470 1 42 196 5 55.02660 2 1 1
## 13471 1 48 196 5 48.75389 2 1 1
## 13472 2 36 196 5 42.48118 4 1 2
## 13473 2 20 196 5 55.02660 0 6 6
## 13474 2 33 196 5 36.20847 3 1 1
## 13475 2 65 196 5 36.20847 6 5 4
## 13476 2 63 196 5 48.75389 2 1 5
## 13477 1 46 196 5 67.57203 2 1 1
## 13478 2 68 196 5 42.48118 2 1 5
## 13480 2 65 196 5 55.02660 2 1 4
## 13481 2 55 196 5 36.20847 4 1 7
## 13482 2 25 196 5 42.48118 0 6 1
## 13483 2 37 196 5 48.75389 1 1 5
## 13484 1 39 196 5 61.29932 2 1 1
## 13485 2 58 196 5 48.75389 3 1 5
## 13486 2 59 196 5 48.75389 2 1 5
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## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 139627 rows ]#Transform risk variable into Z score
#factor gender
data$gender <- factor(data$gender)
#scale age
data$age <- scale(data$age)
country_counts <- data %>%
count(country)
# Print the result
print(country_counts)## country n
## 1 Algeria 1101
## 2 Andorra 1001
## 3 Argentina 978
## 4 Armenia 1087
## 5 Australia 2367
## 6 Azerbaijan 1002
## 7 Belarus 1518
## 8 Brazil 2922
## 9 Bulgaria 935
## 10 Burkina Faso 1250
## 11 Canada 2094
## 12 Chile 1874
## 13 China 3872
## 14 Colombia 1487
## 15 Cyprus (G) 2020
## 16 Ecuador 1201
## 17 Egypt 4549
## 18 Estonia 1507
## 19 Ethiopia 1479
## 20 Finland 1004
## 21 France 993
## 22 Georgia 2637
## 23 Germany 3968
## 24 Ghana 3065
## 25 Haiti 1927
## 26 Hungary 999
## 27 India 4530
## 28 Indonesia 1922
## 29 Iran 2545
## 30 Iraq 1181
## 31 Japan 3019
## 32 Jordan 1193
## 33 Kazakhstan 1500
## 34 Kuwait 1165
## 35 Kyrgyzstan 1487
## 36 Lebanon 1155
## 37 Libya 1963
## 38 Malaysia 2497
## 39 Mali 1187
## 40 Mexico 3490
## 41 Moldova 1028
## 42 Morocco 1978
## 43 Netherlands 2757
## 44 New Zealand 739
## 45 Nigeria 1759
## 46 Norway 1015
## 47 Pakistan 1176
## 48 Palestine 968
## 49 Peru 2575
## 50 Philippines 1198
## 51 Poland 1926
## 52 Qatar 1051
## 53 Romania 2943
## 54 Russia 3640
## 55 Rwanda 2573
## 56 Serbia and Montenegro 1099
## 57 Singapore 1924
## 58 Slovenia 2032
## 59 South Africa 6370
## 60 South Korea 2357
## 61 Spain 2319
## 62 Sweden 2133
## 63 Switzerland 1219
## 64 Taiwan 2415
## 65 Thailand 2597
## 66 Trinidad and Tobago 1976
## 67 Tunisia 1096
## 68 Turkey 2875
## 69 Ukraine 2439
## 70 United Kingdom 1006
## 71 United States 2163
## 72 Uruguay 1938
## 73 Uzbekistan 1424
## 74 Viet Nam 1406
## 75 Yemen 922
## 76 Zambia 1419
## 77 Zimbabwe 1500data## gender age country_code wave risktaking children married employed
## 1 2 -0.21867931 20 5 61.29932 1 6 1
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## 8 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 6 1
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## 62 2 1.24093219 20 5 48.75389 2 1 1
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## 71 1 0.57194358 20 5 48.75389 3 1 1
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## 91 2 0.08540642 20 5 36.20847 1 2 1
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## 479 2 1.48420077 20 5 36.20847 1 5 2
## 480 1 -0.70521648 20 5 61.29932 1 1 1
## 481 1 -0.88766792 20 5 48.75389 0 2 1
## 482 1 0.63276073 20 5 42.48118 3 2 3
## 483 1 -1.31338794 20 5 42.48118 0 6 6
## 484 1 -0.27949646 20 5 61.29932 1 1 1
## 485 1 -0.27949646 20 5 61.29932 2 2 1
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## 487 1 -0.27949646 20 5 61.29932 0 6 1
## 488 1 -0.76603363 20 5 61.29932 0 2 1
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## 1074 2 0.99766360 32 5 55.02660 3 1 1
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## 1080 1 -1.00930221 32 5 42.48118 1 1 1
## 1081 2 0.75439502 32 5 42.48118 2 3 7
## 1082 1 0.99766360 32 5 61.29932 3 3 1
## 1083 2 -0.82685077 32 5 48.75389 0 2 6
## 1084 2 0.45030929 32 5 42.48118 4 4 3
## 1085 2 -1.43502223 32 5 42.48118 0 6 1
## 1086 2 0.32867500 32 5 67.57203 1 3 3
## 1087 2 1.05848075 32 5 67.57203 1 1 3
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## 1089 2 1.72746935 32 5 42.48118 1 1 4
## 1090 2 -0.15786217 32 5 55.02660 2 1 1
## 1091 2 -1.00930221 32 5 42.48118 1 2 5
## 1092 2 1.42338362 32 5 42.48118 3 1 5
## 1093 1 -0.40113075 32 5 42.48118 2 1 1
## 1094 2 -0.15786217 32 5 61.29932 1 2 5
## 1095 2 0.87602931 32 5 61.29932 0 4 1
## 1096 1 -0.64439934 32 5 61.29932 0 6 1
## 1097 2 -0.27949646 32 5 55.02660 1 1 5
## 1098 2 -1.43502223 32 5 61.29932 0 6 5
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## 1100 2 -0.52276504 32 5 67.57203 0 6 1
## 1102 1 0.32867500 32 5 36.20847 4 4 1
## 1103 2 -1.43502223 32 5 67.57203 0 6 6
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## 1108 1 -1.43502223 32 5 67.57203 0 6 7
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## 1110 1 -1.07011936 32 5 42.48118 0 6 1
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## 1144 1 1.48420077 32 5 67.57203 0 4 7
## 1145 2 -1.07011936 32 5 61.29932 0 6 2
## 1146 2 2.09237223 32 5 42.48118 1 1 4
## 1147 1 -0.03622788 32 5 55.02660 1 3 1
## 1148 2 -0.52276504 32 5 55.02660 2 2 2
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## 1193 2 0.51112644 32 5 48.75389 1 1 2
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## 1195 2 0.38949214 32 5 67.57203 0 2 1
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## 1211 2 0.93684646 32 5 42.48118 1 4 5
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## 1213 1 1.30174933 32 5 42.48118 4 2 1
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## 1217 2 -1.13093650 32 5 42.48118 2 1 5
## 1218 1 -0.34031361 32 5 55.02660 4 1 1
## 1219 2 -0.40113075 32 5 42.48118 3 1 5
## 1220 2 1.90992079 32 5 42.48118 8 5 5
## 1221 1 2.45727510 32 5 42.48118 1 5 4
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## 1224 1 -0.58358219 32 5 61.29932 0 4 2
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## 1226 1 -1.37420509 32 5 42.48118 0 6 1
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## 1230 1 -0.09704502 32 5 36.20847 4 2 3
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## 1243 2 1.11929790 32 5 36.20847 1 6 2
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## 1245 1 1.11929790 32 5 61.29932 0 4 3
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## 1257 1 -1.19175365 32 5 61.29932 1 2 2
## 1258 2 -0.27949646 32 5 36.20847 1 1 5
## 1259 2 -0.21867931 32 5 48.75389 3 1 5
## 1260 1 -1.00930221 32 5 55.02660 0 2 7
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## 1262 2 -0.15786217 32 5 61.29932 1 6 1
## 1263 1 0.99766360 32 5 42.48118 0 3 1
## 1264 1 -0.27949646 32 5 36.20847 1 1 1
## 1265 2 1.18011504 32 5 61.29932 2 4 1
## 1266 2 0.87602931 32 5 55.02660 5 5 7
## 1267 2 0.63276073 32 5 36.20847 4 4 2
## 1268 2 -0.58358219 32 5 36.20847 6 1 2
## 1269 2 -0.52276504 32 5 61.29932 1 6 1
## 1271 1 -0.34031361 32 5 36.20847 3 2 1
## 1272 1 -0.58358219 32 5 67.57203 1 1 3
## 1273 2 -0.82685077 32 5 61.29932 2 2 5
## 1274 2 1.54501792 32 5 36.20847 4 5 8
## 1275 1 -0.34031361 32 5 55.02660 0 2 3
## 1276 2 -0.46194790 32 5 48.75389 0 2 1
## 1277 2 -1.19175365 32 5 61.29932 1 4 1
## 1278 1 -0.70521648 32 5 36.20847 2 2 3
## 1280 2 -1.25257079 32 5 55.02660 0 6 3
## 1281 2 1.84910365 32 5 36.20847 4 1 2
## 1282 1 -0.09704502 32 5 42.48118 2 1 1
## 1283 1 0.63276073 32 5 42.48118 3 1 3
## 1284 1 -1.43502223 32 5 55.02660 0 6 3
## 1285 2 -0.52276504 32 5 36.20847 1 6 2
## 1286 2 1.18011504 32 5 42.48118 2 4 1
## 1287 2 -0.34031361 32 5 42.48118 0 2 1
## 1288 2 0.99766360 32 5 42.48118 2 1 5
## 1289 1 2.21400652 32 5 42.48118 2 5 4
## 1290 1 -0.52276504 32 5 48.75389 1 1 1
## 1291 1 -1.00930221 32 5 48.75389 0 6 1
## 1292 2 -0.70521648 32 5 42.48118 1 1 5
## 1293 2 -0.94848506 32 5 48.75389 0 2 1
## 1294 1 -1.37420509 32 5 48.75389 0 6 6
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## 1296 2 1.54501792 32 5 48.75389 1 5 4
## 1297 2 0.81521217 32 5 36.20847 6 1 5
## 1298 1 0.87602931 32 5 48.75389 6 2 3
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## 1300 1 0.75439502 32 5 61.29932 3 1 3
## 1301 2 1.11929790 32 5 61.29932 2 4 2
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## 1303 1 1.97073794 32 5 42.48118 3 1 4
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## 1307 2 0.81521217 32 5 36.20847 4 1 5
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## 1309 2 -1.25257079 32 5 42.48118 1 2 1
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## 1313 1 -0.09704502 32 5 48.75389 1 1 1
## 1314 1 -1.43502223 32 5 42.48118 0 6 6
## 1315 1 -1.37420509 32 5 48.75389 0 6 7
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## 1349 2 -1.25257079 32 5 42.48118 1 2 5
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## 1354 1 1.18011504 32 5 36.20847 1 4 2
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## 1377 1 -1.37420509 32 5 61.29932 0 6 7
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## 1383 2 0.63276073 32 5 55.02660 4 5 5
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## 1389 2 -1.37420509 32 5 55.02660 1 2 5
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## 1394 2 -0.58358219 32 5 61.29932 4 1 5
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## 1411 1 2.51809225 32 5 42.48118 1 5 3
## 1412 2 1.66665221 32 5 42.48118 2 1 4
## 1413 2 2.33564081 32 5 42.48118 2 1 4
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## 1415 2 -1.37420509 32 5 55.02660 0 6 6
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## 1435 2 1.54501792 32 5 42.48118 2 1 5
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## 1470 1 -1.00930221 32 5 55.02660 0 6 1
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## 1472 1 -1.37420509 32 5 61.29932 0 6 6
## 1473 2 -0.76603363 32 5 61.29932 1 2 1
## 1474 1 2.33564081 32 5 42.48118 1 5 4
## 1475 2 0.99766360 32 5 48.75389 2 1 5
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## 1478 1 0.02458927 32 5 61.29932 2 2 1
## 1479 2 1.36256648 32 5 42.48118 3 5 4
## 1480 1 -0.46194790 32 5 61.29932 0 2 1
## 1481 2 1.18011504 32 5 61.29932 0 3 4
## 1482 1 -1.25257079 32 5 42.48118 1 2 1
## 1483 2 -0.52276504 32 5 61.29932 4 1 5
## 1484 2 0.20704071 32 5 61.29932 1 2 5
## 1485 1 -0.64439934 32 5 61.29932 3 1 1
## 1486 2 1.18011504 32 5 36.20847 0 6 3
## 1487 1 1.48420077 32 5 42.48118 3 1 3
## 1488 2 1.05848075 32 5 42.48118 3 1 1
## 1489 2 -1.37420509 32 5 48.75389 0 6 6
## 1490 2 0.20704071 32 5 42.48118 2 1 5
## 1491 2 1.84910365 32 5 42.48118 4 1 3
## 1492 2 -0.94848506 32 5 48.75389 0 6 5
## 1493 2 0.93684646 32 5 42.48118 2 1 5
## 1494 1 -1.00930221 32 5 48.75389 0 6 1
## 1495 1 1.11929790 32 5 42.48118 6 1 3
## 1498 1 -1.43502223 32 5 55.02660 0 2 1
## 1499 1 1.90992079 32 5 48.75389 2 1 4
## 1500 2 -0.82685077 32 5 36.20847 3 1 5
## 1501 2 -0.34031361 32 5 36.20847 1 6 2
## 1502 2 -1.07011936 32 5 48.75389 0 6 1
## 1503 1 1.24093219 32 5 48.75389 2 1 4
## 1504 2 1.84910365 32 5 36.20847 3 1 5
## 1505 1 -0.94848506 32 5 55.02660 0 6 1
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## 1507 1 2.15318938 32 5 36.20847 3 1 4
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## 1509 2 -0.58358219 32 5 42.48118 1 6 2
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## 1511 2 2.03155508 32 5 36.20847 2 5 4
## 1512 1 -0.94848506 32 5 36.20847 1 1 1
## 1513 1 0.93684646 32 5 48.75389 2 1 1
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## 1515 2 0.20704071 32 5 36.20847 3 1 5
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## 1517 2 -0.82685077 32 5 48.75389 1 2 1
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## 1521 1 1.11929790 32 5 67.57203 4 5 7
## 1522 1 -0.76603363 32 5 48.75389 0 1 1
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## 1537 2 -1.19175365 32 5 42.48118 0 6 7
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## 1541 1 -0.52276504 32 5 42.48118 0 1 3
## 1542 1 0.51112644 32 5 48.75389 4 1 2
## 1543 2 1.97073794 32 5 42.48118 3 5 4
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## 1547 1 -1.43502223 32 5 48.75389 0 6 6
## 1548 2 -0.40113075 32 5 48.75389 1 1 1
## 1549 2 -1.00930221 32 5 48.75389 0 6 6
## 1550 2 0.87602931 32 5 48.75389 0 6 1
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## 1569 2 -1.37420509 32 5 42.48118 0 6 7
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## 1575 2 -0.76603363 32 5 48.75389 3 1 1
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## 1577 1 -0.94848506 32 5 55.02660 0 6 1
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## 1580 2 0.93684646 32 5 42.48118 3 1 5
## 1581 2 1.54501792 32 5 42.48118 2 5 4
## 1582 2 -0.09704502 32 5 48.75389 1 3 1
## 1583 1 1.18011504 32 5 48.75389 2 1 1
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## 1586 1 -1.13093650 32 5 55.02660 0 6 6
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## 1588 2 -1.25257079 32 5 48.75389 0 6 6
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## 1600 1 -0.64439934 32 5 61.29932 0 2 1
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## 1608 2 -0.94848506 32 5 36.20847 3 2 5
## 1609 2 0.57194358 32 5 36.20847 2 1 5
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## 1611 1 -0.76603363 32 5 42.48118 0 6 1
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## 1613 2 -1.19175365 32 5 36.20847 0 6 6
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## 1615 2 1.54501792 32 5 42.48118 2 1 1
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## 1632 1 0.02458927 32 5 61.29932 4 2 3
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## 1648 1 2.03155508 32 5 42.48118 3 5 4
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## 1650 1 -0.09704502 32 5 42.48118 2 1 3
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## 1663 1 -0.88766792 32 5 42.48118 0 6 1
## 1667 1 -1.37420509 32 5 48.75389 0 6 2
## 1668 2 -0.94848506 32 5 61.29932 1 1 5
## 1669 1 0.38949214 32 5 48.75389 2 5 1
## 1670 2 0.51112644 32 5 42.48118 4 1 2
## 1671 2 -0.40113075 32 5 55.02660 1 1 3
## 1672 2 -1.43502223 32 5 55.02660 1 1 5
## 1674 1 -0.76603363 32 5 42.48118 0 1 1
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## 1684 2 -1.25257079 32 5 67.57203 0 6 6
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## 1686 1 -1.13093650 32 5 42.48118 0 2 1
## 1687 1 2.03155508 32 5 42.48118 4 1 4
## 1688 2 0.63276073 32 5 42.48118 3 1 3
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## 1690 1 -0.21867931 32 5 42.48118 2 1 1
## 1692 2 0.08540642 32 5 61.29932 4 1 5
## 1693 2 -1.07011936 32 5 36.20847 5 1 5
## 1694 1 -0.82685077 32 5 61.29932 2 2 1
## 1695 1 1.36256648 32 5 42.48118 3 5 4
## 1696 1 1.48420077 32 5 36.20847 4 1 4
## 1697 2 -0.76603363 32 5 42.48118 0 6 5
## 1698 2 0.51112644 32 5 36.20847 5 4 1
## 1699 1 0.81521217 32 5 36.20847 1 1 1
## 1700 1 -0.52276504 32 5 42.48118 4 1 1
## 1701 2 1.66665221 32 5 48.75389 4 5 4
## 1702 1 1.24093219 32 5 42.48118 2 1 8
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## 1704 1 -1.31338794 32 5 67.57203 0 6 7
## 1705 2 -1.37420509 32 5 36.20847 0 6 6
## 1706 1 0.14622356 32 5 48.75389 4 1 1
## 1707 2 0.51112644 32 5 42.48118 3 6 5
## 1708 2 -0.15786217 32 5 48.75389 2 4 1
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## 1712 2 0.32867500 32 5 42.48118 3 1 1
## 1713 1 -1.31338794 32 5 48.75389 0 6 6
## 1714 2 -0.52276504 32 5 36.20847 3 4 2
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## 1721 2 0.14622356 32 5 67.57203 1 6 1
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## 1750 1 -0.70521648 32 5 48.75389 2 1 1
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## 1752 1 -0.70521648 32 5 55.02660 0 6 1
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## 1762 1 1.36256648 32 5 42.48118 0 1 2
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## 1764 2 0.45030929 32 5 48.75389 0 1 5
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## 1789 1 -1.43502223 32 5 61.29932 0 6 6
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## 1818 2 -0.70521648 32 5 36.20847 2 2 5
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## 1820 1 -0.40113075 32 5 42.48118 2 2 3
## 1821 2 0.08540642 32 5 36.20847 2 1 2
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## 1823 2 -0.40113075 32 5 48.75389 1 6 7
## 1824 1 -1.31338794 32 5 48.75389 0 6 3
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## 1842 2 -0.40113075 32 5 42.48118 3 1 5
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## 1847 1 0.08540642 32 5 36.20847 3 1 1
## 1848 2 -0.76603363 32 5 55.02660 1 3 2
## 1849 1 -1.25257079 32 5 42.48118 0 6 1
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## 1851 1 -0.15786217 32 5 42.48118 4 1 1
## 1852 1 -0.52276504 32 5 42.48118 3 2 1
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## 1880 2 -0.03622788 32 5 36.20847 6 2 5
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## 1882 1 -0.21867931 32 5 42.48118 3 1 1
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## 1886 2 -0.94848506 32 5 36.20847 4 2 7
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## 1890 1 -1.13093650 32 5 48.75389 0 6 1
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## 1894 1 -0.58358219 32 5 48.75389 1 1 1
## 1895 2 0.26785785 32 5 36.20847 3 1 5
## 1896 2 0.63276073 32 5 36.20847 8 1 2
## 1897 2 -0.64439934 32 5 42.48118 3 2 2
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## 1899 1 0.38949214 32 5 55.02660 6 1 1
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## 1901 1 1.11929790 32 5 42.48118 3 1 3
## 1902 1 0.38949214 32 5 48.75389 3 2 1
## 1903 1 -0.82685077 32 5 36.20847 3 2 2
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## 1908 1 -0.40113075 32 5 55.02660 1 2 1
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## 1954 1 -0.58358219 32 5 42.48118 1 1 1
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## 1988 2 1.54501792 32 5 42.48118 7 5 4
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## 2035 1 1.84910365 36 5 55.02660 2 1 4
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## 2087 2 -0.09704502 36 5 61.29932 2 3 1
## 2088 2 1.54501792 36 5 36.20847 5 3 5
## 2089 1 0.26785785 36 5 61.29932 2 1 3
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## 2099 2 1.18011504 36 5 48.75389 2 5 4
## 2100 2 0.20704071 36 5 42.48118 2 1 1
## 2101 1 1.42338362 36 5 48.75389 3 1 2
## 2102 2 -1.13093650 36 5 36.20847 0 2 1
## 2103 1 1.48420077 36 5 36.20847 3 1 4
## 2104 2 -0.82685077 36 5 48.75389 1 1 1
## 2105 1 1.11929790 36 5 48.75389 2 1 2
## 2106 2 1.05848075 36 5 48.75389 2 4 1
## 2107 2 -0.88766792 36 5 55.02660 0 2 5
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## 2111 2 1.30174933 36 5 55.02660 3 1 4
## 2112 1 0.87602931 36 5 48.75389 2 3 1
## 2114 2 2.63972654 36 5 42.48118 1 1 4
## 2115 1 1.42338362 36 5 48.75389 3 1 4
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## 2195 1 0.45030929 36 5 55.02660 3 3 1
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## 2203 1 0.20704071 36 5 55.02660 3 1 1
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## 2207 1 1.54501792 36 5 55.02660 3 3 2
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## 2209 2 -0.34031361 36 5 48.75389 1 1 3
## 2210 1 0.45030929 36 5 42.48118 0 4 1
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## 2213 2 -0.88766792 36 5 55.02660 1 2 5
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## 2229 2 -0.88766792 36 5 48.75389 0 2 1
## 2230 1 1.90992079 36 5 36.20847 5 1 4
## 2231 2 0.57194358 36 5 48.75389 4 4 3
## 2232 2 1.84910365 36 5 42.48118 4 1 4
## 2233 1 0.87602931 36 5 42.48118 1 4 1
## 2234 2 0.57194358 36 5 36.20847 3 1 5
## 2235 1 0.45030929 36 5 61.29932 4 6 7
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## 2241 1 2.33564081 36 5 42.48118 2 1 4
## 2242 1 1.48420077 36 5 42.48118 3 1 2
## 2243 1 0.51112644 36 5 48.75389 3 1 1
## 2244 2 0.63276073 36 5 42.48118 0 2 4
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## 2283 2 2.15318938 36 5 36.20847 2 3 4
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## 2287 1 -0.64439934 36 5 48.75389 1 2 1
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## 2289 1 0.81521217 36 5 61.29932 2 1 1
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## 2300 1 1.54501792 36 5 55.02660 4 1 4
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## 2310 1 2.39645796 36 5 55.02660 4 1 4
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## 2314 1 0.93684646 36 5 55.02660 2 3 1
## 2315 2 1.66665221 36 5 42.48118 4 1 4
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## 2494 1 1.11929790 36 5 42.48118 0 6 1
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## 2500 2 1.48420077 36 5 42.48118 2 1 4
## 2501 1 -1.13093650 36 5 61.29932 0 6 1
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## 2520 2 1.90992079 36 5 42.48118 2 5 4
## 2521 1 0.51112644 36 5 61.29932 0 1 3
## 2522 2 0.75439502 36 5 42.48118 4 1 5
## 2523 2 -0.09704502 36 5 42.48118 2 1 2
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## 2525 2 0.45030929 36 5 42.48118 2 2 1
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## 2527 2 -0.52276504 36 5 36.20847 2 1 5
## 2528 1 1.11929790 36 5 42.48118 2 1 1
## 2529 1 1.05848075 36 5 55.02660 2 1 2
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## 2534 2 0.57194358 36 5 42.48118 2 1 4
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## 2705 2 -0.21867931 36 5 48.75389 3 4 2
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## 2707 1 3.18708086 36 5 42.48118 5 5 4
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## 2710 1 -0.76603363 36 5 48.75389 0 6 1
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## 2712 1 1.30174933 36 5 48.75389 3 1 3
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## 2716 1 -0.03622788 36 5 55.02660 1 2 1
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## 2720 1 0.32867500 36 5 48.75389 0 6 1
## 2721 1 1.36256648 36 5 55.02660 4 6 2
## 2722 1 1.48420077 36 5 42.48118 4 1 4
## 2723 2 2.15318938 36 5 61.29932 6 1 4
## 2724 1 1.72746935 36 5 42.48118 4 1 4
## 2725 2 1.11929790 36 5 42.48118 4 1 5
## 2726 2 -0.27949646 36 5 42.48118 0 1 2
## 2727 2 2.09237223 36 5 42.48118 7 1 4
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## 2729 2 1.54501792 36 5 48.75389 0 2 4
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## 2814 1 -0.27949646 36 5 42.48118 0 2 1
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## 2853 2 0.08540642 36 5 48.75389 2 1 2
## 2854 2 1.36256648 36 5 42.48118 3 1 4
## 2855 1 -1.00930221 36 5 61.29932 0 2 1
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## 2932 1 -0.21867931 36 5 42.48118 0 6 1
## 2933 2 0.93684646 36 5 48.75389 1 3 1
## 2934 2 -0.76603363 36 5 48.75389 0 1 1
## 2935 1 0.08540642 36 5 48.75389 3 1 3
## 2936 2 0.26785785 36 5 55.02660 1 2 7
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## 2939 2 0.02458927 36 5 48.75389 4 1 2
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## 2941 2 0.26785785 36 5 42.48118 3 1 2
## 2942 2 1.72746935 36 5 36.20847 8 5 4
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## 2944 2 0.99766360 36 5 42.48118 3 1 5
## 2945 1 1.54501792 36 5 42.48118 5 1 4
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## 2947 2 0.20704071 36 5 48.75389 1 1 2
## 2948 1 0.08540642 36 5 48.75389 0 1 1
## 2949 1 1.18011504 36 5 55.02660 2 5 4
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## 2952 2 -0.70521648 36 5 48.75389 0 1 1
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## 2954 1 1.48420077 36 5 48.75389 2 1 1
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## 2971 2 0.45030929 36 5 36.20847 2 1 1
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## 3037 2 -1.19175365 36 5 55.02660 0 6 2
## 3038 1 -0.21867931 36 5 48.75389 2 1 1
## 3039 1 0.02458927 36 5 48.75389 4 1 1
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## 3115 2 -1.37420509 36 5 61.29932 2 2 5
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## 3120 2 -0.70521648 36 5 42.48118 0 6 1
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## 3136 1 1.72746935 36 5 48.75389 4 1 4
## 3137 1 0.75439502 36 5 42.48118 2 1 1
## 3138 2 -1.13093650 36 5 48.75389 1 6 2
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## 3140 2 0.69357787 36 5 42.48118 3 1 2
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## 3142 1 1.48420077 36 5 36.20847 2 1 1
## 3143 1 -0.27949646 36 5 42.48118 2 3 2
## 3144 2 -0.03622788 36 5 42.48118 2 1 1
## 3146 1 1.30174933 36 5 42.48118 0 6 3
## 3147 1 0.75439502 36 5 42.48118 3 1 1
## 3148 1 0.02458927 36 5 48.75389 2 1 1
## 3149 2 1.48420077 36 5 67.57203 3 1 4
## 3150 1 1.05848075 36 5 61.29932 2 1 4
## 3151 1 0.20704071 36 5 55.02660 2 1 1
## 3152 2 0.26785785 36 5 42.48118 3 1 2
## 3153 2 -1.43502223 36 5 61.29932 0 6 2
## 3154 2 0.02458927 36 5 55.02660 4 1 1
## 3155 1 0.69357787 36 5 48.75389 2 3 1
## 3156 2 0.81521217 36 5 48.75389 2 1 2
## 3157 2 -1.25257079 36 5 61.29932 0 6 2
## 3158 2 0.20704071 36 5 42.48118 1 1 2
## 3159 2 0.93684646 36 5 48.75389 3 3 1
## 3160 1 0.45030929 36 5 55.02660 1 3 3
## 3161 2 -0.15786217 36 5 42.48118 2 1 2
## 3162 2 -0.46194790 36 5 48.75389 0 2 1
## 3163 2 1.30174933 36 5 67.57203 3 1 4
## 3164 2 0.57194358 36 5 55.02660 2 6 7
## 3165 2 -0.09704502 36 5 67.57203 2 1 1
## 3166 1 0.81521217 36 5 36.20847 2 1 4
## 3167 2 -0.88766792 36 5 61.29932 0 6 2
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## 3173 2 1.84910365 36 5 36.20847 3 5 1
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## 3177 1 0.69357787 36 5 61.29932 2 1 1
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## 3180 1 0.08540642 36 5 61.29932 3 1 3
## 3181 1 -0.64439934 36 5 48.75389 2 1 2
## 3182 2 -1.00930221 36 5 55.02660 0 6 1
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## 3192 1 -0.88766792 36 5 61.29932 0 6 1
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## 3194 2 2.09237223 36 5 42.48118 2 5 5
## 3195 2 1.05848075 36 5 42.48118 2 1 4
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## 3209 1 -0.15786217 36 5 36.20847 2 1 1
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## 3229 2 -1.13093650 36 5 55.02660 0 6 1
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## 3232 1 1.78828650 36 5 42.48118 3 1 4
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## 3234 1 1.66665221 36 5 42.48118 3 1 4
## 3235 1 -0.03622788 36 5 48.75389 2 1 3
## 3236 2 0.51112644 36 5 36.20847 1 4 1
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## 3238 2 -0.70521648 36 5 48.75389 1 1 1
## 3239 2 1.48420077 36 5 48.75389 2 1 4
## 3240 2 1.24093219 36 5 42.48118 2 1 4
## 3241 1 -1.31338794 36 5 55.02660 0 6 6
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## 3243 1 -0.03622788 36 5 48.75389 2 1 3
## 3244 2 0.69357787 36 5 48.75389 4 2 5
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## 3251 2 0.75439502 36 5 42.48118 2 1 1
## 3252 1 1.48420077 36 5 48.75389 2 1 4
## 3253 2 -0.82685077 36 5 36.20847 1 1 1
## 3254 1 0.26785785 36 5 48.75389 3 3 1
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## 3256 1 0.14622356 36 5 67.57203 4 1 3
## 3257 2 1.78828650 36 5 42.48118 2 5 4
## 3258 2 -0.88766792 36 5 61.29932 0 6 2
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## 3261 2 0.02458927 36 5 42.48118 3 1 3
## 3262 2 -0.82685077 36 5 61.29932 2 2 2
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## 3266 1 0.02458927 36 5 67.57203 0 6 1
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## 3272 2 -0.21867931 36 5 42.48118 1 4 1
## 3273 1 1.11929790 36 5 55.02660 2 2 1
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## 3277 2 -0.82685077 36 5 61.29932 0 2 1
## 3278 1 -1.19175365 36 5 55.02660 0 6 2
## 3279 1 1.05848075 36 5 42.48118 4 1 7
## 3280 1 1.05848075 36 5 55.02660 4 1 3
## 3281 2 1.18011504 36 5 36.20847 2 1 1
## 3282 2 -0.46194790 36 5 36.20847 2 1 2
## 3283 2 0.08540642 36 5 42.48118 3 1 2
## 3284 2 0.32867500 36 5 61.29932 3 2 2
## 3285 1 1.11929790 36 5 55.02660 2 1 4
## 3286 1 2.15318938 36 5 42.48118 4 1 4
## 3287 2 -0.70521648 36 5 42.48118 3 1 2
## 3288 1 -1.07011936 36 5 55.02660 3 1 1
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## 3291 1 1.18011504 36 5 48.75389 2 1 1
## 3292 1 -0.58358219 36 5 42.48118 0 1 1
## 3293 2 1.84910365 36 5 36.20847 5 3 4
## 3295 1 -0.52276504 36 5 55.02660 0 2 1
## 3296 2 2.15318938 36 5 55.02660 4 5 4
## 3297 2 -1.31338794 36 5 67.57203 0 6 1
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## 3300 1 -0.40113075 36 5 55.02660 2 2 1
## 3301 2 0.08540642 36 5 42.48118 2 1 3
## 3302 1 0.63276073 36 5 42.48118 2 3 1
## 3303 2 2.09237223 36 5 48.75389 5 5 4
## 3304 2 0.20704071 36 5 42.48118 2 5 7
## 3305 2 0.87602931 36 5 36.20847 7 4 4
## 3306 2 -0.27949646 36 5 55.02660 2 1 2
## 3308 1 -0.76603363 36 5 42.48118 0 6 1
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## 3314 2 -1.07011936 36 5 48.75389 2 6 5
## 3315 1 0.81521217 36 5 36.20847 2 1 1
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## 3318 2 0.69357787 36 5 36.20847 3 1 2
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## 3320 2 0.38949214 36 5 55.02660 0 1 1
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## 3322 2 2.51809225 36 5 61.29932 2 5 4
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## 3324 2 0.20704071 36 5 42.48118 0 6 4
## 3325 2 0.08540642 36 5 55.02660 3 3 3
## 3326 2 0.99766360 36 5 42.48118 4 1 3
## 3327 2 0.02458927 36 5 48.75389 0 1 1
## 3328 1 -0.40113075 36 5 67.57203 0 1 3
## 3329 1 -1.00930221 36 5 55.02660 0 6 2
## 3330 2 1.97073794 36 5 36.20847 2 5 4
## 3331 1 -1.19175365 36 5 55.02660 0 6 2
## 3332 1 0.38949214 36 5 61.29932 3 1 1
## 3333 1 -0.46194790 36 5 48.75389 2 1 1
## 3334 2 0.38949214 36 5 48.75389 4 4 2
## 3335 1 0.63276073 36 5 67.57203 3 1 1
## 3336 2 0.87602931 36 5 36.20847 2 1 1
## 3337 2 -1.19175365 36 5 48.75389 0 6 2
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## 3339 2 -0.34031361 36 5 48.75389 0 6 1
## 3340 2 -0.64439934 36 5 36.20847 2 1 2
## 3341 1 1.18011504 36 5 55.02660 2 1 3
## 3342 2 0.51112644 36 5 36.20847 3 1 2
## 3343 2 -1.43502223 36 5 61.29932 0 6 1
## 3344 2 1.18011504 36 5 48.75389 1 1 4
## 3345 1 -0.21867931 36 5 55.02660 2 1 1
## 3346 2 0.32867500 36 5 55.02660 2 6 1
## 3347 2 -0.21867931 36 5 42.48118 1 1 2
## 3349 2 1.05848075 36 5 61.29932 1 5 4
## 3350 2 0.14622356 36 5 48.75389 2 1 2
## 3351 1 0.81521217 36 5 36.20847 4 2 4
## 3352 2 0.81521217 36 5 61.29932 2 1 2
## 3353 2 1.60583506 36 5 36.20847 5 1 3
## 3354 2 0.87602931 36 5 36.20847 2 1 1
## 3355 1 0.63276073 36 5 42.48118 2 1 1
## 3356 2 -0.09704502 36 5 42.48118 0 6 3
## 3357 1 0.51112644 36 5 55.02660 4 1 4
## 3358 1 0.51112644 36 5 55.02660 2 1 2
## 3359 1 1.42338362 36 5 42.48118 2 1 2
## 3360 1 0.93684646 36 5 42.48118 3 1 1
## 3361 2 -1.25257079 36 5 48.75389 0 6 2
## 3362 2 0.57194358 36 5 48.75389 0 2 1
## 3363 1 -0.27949646 36 5 42.48118 0 6 1
## 3364 1 1.97073794 36 5 42.48118 3 1 4
## 3365 2 -0.64439934 36 5 48.75389 0 1 1
## 3366 2 0.75439502 36 5 36.20847 2 1 1
## 3367 1 -0.52276504 36 5 48.75389 1 1 1
## 3368 2 2.09237223 36 5 42.48118 3 5 2
## 3369 2 -0.40113075 36 5 42.48118 2 1 7
## 3370 1 0.14622356 36 5 61.29932 0 6 1
## 3372 2 0.45030929 36 5 55.02660 3 1 1
## 3373 1 0.20704071 36 5 42.48118 3 4 1
## 3374 1 -0.21867931 36 5 55.02660 1 1 1
## 3375 2 1.54501792 36 5 42.48118 1 4 4
## 3376 2 1.84910365 36 5 48.75389 2 1 4
## 3377 1 -0.21867931 36 5 55.02660 1 4 1
## 3378 2 0.45030929 36 5 48.75389 0 3 8
## 3379 1 -1.25257079 36 5 36.20847 0 6 6
## 3380 2 -0.21867931 36 5 36.20847 4 6 5
## 3381 2 1.72746935 36 5 48.75389 2 1 4
## 3382 2 1.42338362 36 5 61.29932 4 1 4
## 3383 1 1.90992079 36 5 42.48118 3 1 4
## 3384 2 -1.13093650 36 5 48.75389 0 6 2
## 3385 1 -1.19175365 36 5 61.29932 0 6 1
## 3386 1 0.93684646 36 5 42.48118 0 1 3
## 3387 2 0.45030929 36 5 42.48118 4 1 2
## 3388 2 -1.31338794 36 5 42.48118 0 6 1
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## 3390 1 0.20704071 36 5 42.48118 2 4 7
## 3392 1 0.32867500 36 5 61.29932 1 2 1
## 3393 2 -1.07011936 36 5 48.75389 1 6 4
## 3394 2 0.51112644 36 5 48.75389 7 3 1
## 3395 1 -1.19175365 36 5 61.29932 0 6 1
## 3396 2 0.87602931 36 5 42.48118 3 1 1
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## 3400 2 -1.00930221 36 5 42.48118 1 2 2
## 3401 1 0.57194358 36 5 67.57203 5 1 1
## 3402 1 1.84910365 36 5 36.20847 3 1 4
## 3404 1 1.24093219 36 5 61.29932 3 1 4
## 3405 2 -0.03622788 36 5 48.75389 1 6 4
## 3406 2 -0.40113075 36 5 42.48118 2 1 2
## 3407 2 0.38949214 36 5 48.75389 3 1 5
## 3408 1 -0.03622788 36 5 48.75389 2 2 1
## 3409 1 1.18011504 36 5 48.75389 5 1 4
## 3410 1 -1.31338794 36 5 67.57203 0 6 1
## 3411 2 2.94381227 36 5 48.75389 3 3 4
## 3412 1 0.51112644 36 5 36.20847 4 1 3
## 3413 2 -0.34031361 36 5 55.02660 0 6 7
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## 3415 1 0.20704071 36 5 36.20847 0 1 1
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## 3417 1 0.26785785 36 5 61.29932 0 6 1
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## 3419 1 -1.07011936 36 5 42.48118 3 1 1
## 3420 2 0.02458927 36 5 42.48118 3 1 2
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## 3423 1 -0.34031361 36 5 55.02660 0 1 1
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## 3426 2 0.45030929 36 5 42.48118 1 4 2
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## 3428 2 -0.88766792 76 5 36.20847 3 6 7
## 3429 2 -1.13093650 76 5 36.20847 0 6 6
## 3430 1 -0.52276504 76 5 36.20847 4 4 3
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## 3432 1 -1.13093650 76 5 55.02660 0 6 7
## 3433 2 0.69357787 76 5 36.20847 3 1 4
## 3434 2 -0.70521648 76 5 42.48118 0 3 1
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## 3440 1 0.14622356 76 5 36.20847 2 1 1
## 3441 1 -1.25257079 76 5 36.20847 0 6 2
## 3442 2 -0.09704502 76 5 36.20847 2 1 7
## 3443 2 0.08540642 76 5 55.02660 4 5 1
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## 3445 1 -0.58358219 76 5 42.48118 0 6 3
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## 3447 2 -0.40113075 76 5 36.20847 3 1 5
## 3448 1 -0.94848506 76 5 42.48118 0 6 3
## 3449 1 2.09237223 76 5 36.20847 4 1 4
## 3450 1 0.81521217 76 5 36.20847 0 6 3
## 3451 1 -0.34031361 76 5 42.48118 0 4 2
## 3452 1 2.33564081 76 5 42.48118 3 1 4
## 3453 2 1.05848075 76 5 42.48118 1 5 7
## 3454 1 0.08540642 76 5 36.20847 2 2 2
## 3455 2 -0.82685077 76 5 48.75389 3 2 7
## 3456 1 -0.88766792 76 5 61.29932 0 6 3
## 3457 2 -0.40113075 76 5 67.57203 2 3 7
## 3458 2 -1.13093650 76 5 36.20847 7 2 7
## 3459 2 -0.34031361 76 5 48.75389 4 6 3
## 3460 1 -0.52276504 76 5 48.75389 1 2 1
## 3461 1 -1.13093650 76 5 61.29932 2 2 3
## 3462 2 0.26785785 76 5 48.75389 8 1 5
## 3463 2 0.93684646 76 5 42.48118 2 1 1
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## 3465 2 -0.34031361 76 5 42.48118 2 1 3
## 3466 1 -0.88766792 76 5 67.57203 0 6 1
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## 3470 2 2.27482367 76 5 42.48118 2 5 4
## 3471 2 1.66665221 76 5 42.48118 4 1 4
## 3472 2 -0.40113075 76 5 36.20847 3 1 3
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## 3474 1 -0.64439934 76 5 67.57203 1 6 2
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## 3483 2 -0.09704502 76 5 42.48118 2 1 1
## 3484 2 -1.25257079 76 5 42.48118 1 6 7
## 3485 2 0.14622356 76 5 36.20847 4 2 5
## 3486 2 -1.19175365 76 5 36.20847 2 2 5
## 3487 1 0.26785785 76 5 42.48118 2 1 1
## 3488 1 -0.94848506 76 5 61.29932 3 2 1
## 3489 2 0.81521217 76 5 61.29932 7 1 1
## 3490 2 -1.25257079 76 5 61.29932 1 1 5
## 3491 2 1.24093219 76 5 42.48118 2 1 5
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## 3493 1 0.02458927 76 5 42.48118 2 1 5
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## 3495 2 -0.15786217 76 5 61.29932 1 1 1
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## 3497 1 -1.19175365 76 5 61.29932 0 6 1
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## 3499 1 -0.09704502 76 5 42.48118 2 1 7
## 3500 1 1.05848075 76 5 61.29932 0 6 4
## 3501 1 -0.58358219 76 5 42.48118 2 1 1
## 3502 1 1.42338362 76 5 42.48118 3 1 4
## 3503 2 -1.00930221 76 5 48.75389 0 6 1
## 3505 2 0.02458927 76 5 42.48118 3 2 2
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## 3507 1 -0.27949646 76 5 42.48118 3 1 3
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## 3509 1 -1.00930221 76 5 42.48118 1 1 7
## 3510 1 -0.82685077 76 5 36.20847 1 2 7
## 3511 1 1.05848075 76 5 36.20847 4 1 3
## 3512 2 -0.76603363 76 5 36.20847 1 6 1
## 3513 2 1.24093219 76 5 42.48118 4 4 3
## 3514 1 0.20704071 76 5 48.75389 3 1 3
## 3515 1 0.51112644 76 5 42.48118 2 2 4
## 3516 1 -0.27949646 76 5 42.48118 0 1 1
## 3517 2 1.36256648 76 5 36.20847 4 2 5
## 3518 2 0.51112644 76 5 55.02660 2 3 1
## 3519 1 -0.52276504 76 5 36.20847 1 1 1
## 3520 2 0.20704071 76 5 55.02660 3 1 3
## 3521 2 -0.58358219 76 5 42.48118 1 1 1
## 3522 2 -1.31338794 76 5 42.48118 0 6 7
## 3524 1 -0.94848506 76 5 67.57203 0 6 3
## 3525 2 -1.07011936 76 5 55.02660 1 4 1
## 3526 1 -0.34031361 76 5 55.02660 1 2 1
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## 3529 2 1.72746935 76 5 42.48118 3 5 4
## 3530 2 -0.27949646 76 5 48.75389 1 2 5
## 3531 1 1.11929790 76 5 48.75389 0 1 3
## 3532 1 -0.76603363 76 5 48.75389 2 1 1
## 3533 1 0.93684646 76 5 42.48118 2 1 4
## 3534 2 1.11929790 76 5 48.75389 3 5 7
## 3535 2 1.54501792 76 5 36.20847 5 5 7
## 3536 1 -0.03622788 76 5 55.02660 0 6 1
## 3537 1 -0.40113075 76 5 42.48118 1 4 7
## 3538 1 -1.31338794 76 5 36.20847 0 6 7
## 3539 2 0.02458927 76 5 36.20847 4 1 5
## 3540 1 1.54501792 76 5 55.02660 1 3 4
## 3541 2 -0.58358219 76 5 42.48118 2 1 3
## 3542 2 -0.76603363 76 5 42.48118 1 6 1
## 3543 2 -0.09704502 76 5 42.48118 2 3 3
## 3544 1 0.20704071 76 5 36.20847 4 1 3
## 3545 1 -1.13093650 76 5 42.48118 0 6 1
## 3546 1 -1.25257079 76 5 42.48118 0 6 7
## 3547 1 1.60583506 76 5 36.20847 6 3 4
## 3548 2 -0.88766792 76 5 48.75389 1 1 5
## 3549 1 -1.25257079 76 5 61.29932 0 1 3
## 3550 2 -0.82685077 76 5 42.48118 0 6 7
## 3551 2 -0.94848506 76 5 42.48118 0 6 1
## 3552 1 -0.64439934 76 5 55.02660 0 6 1
## 3553 1 -0.88766792 76 5 48.75389 0 6 1
## 3554 1 -0.52276504 76 5 61.29932 0 6 7
## 3555 2 -1.07011936 76 5 42.48118 1 1 7
## 3556 2 0.57194358 76 5 42.48118 2 2 3
## 3557 1 1.36256648 76 5 36.20847 1 1 4
## 3558 2 -0.52276504 76 5 42.48118 1 1 1
## 3559 2 0.99766360 76 5 36.20847 2 1 3
## 3560 1 -1.43502223 76 5 42.48118 0 2 1
## 3561 2 -1.37420509 76 5 42.48118 1 6 2
## 3562 2 -0.34031361 76 5 36.20847 2 1 1
## 3563 2 -0.27949646 76 5 36.20847 1 1 3
## 3564 1 -0.34031361 76 5 36.20847 2 1 1
## 3565 1 0.45030929 76 5 36.20847 1 1 1
## 3566 1 -0.46194790 76 5 55.02660 1 1 3
## 3567 1 -0.70521648 76 5 36.20847 4 2 1
## 3568 2 -1.25257079 76 5 42.48118 0 6 2
## 3569 2 -0.27949646 76 5 36.20847 1 1 5
## 3570 1 0.75439502 76 5 42.48118 4 1 3
## 3571 2 -0.64439934 76 5 42.48118 1 1 5
## 3572 1 0.99766360 76 5 42.48118 4 1 3
## 3573 2 -0.09704502 76 5 42.48118 4 2 5
## 3574 1 -1.37420509 76 5 36.20847 0 6 7
## 3575 2 -1.43502223 76 5 55.02660 1 6 3
## 3576 2 -1.25257079 76 5 42.48118 0 6 6
## 3577 1 1.05848075 76 5 36.20847 2 1 4
## 3578 1 0.75439502 76 5 42.48118 3 1 4
## 3579 1 -0.94848506 76 5 55.02660 1 2 3
## 3580 2 1.72746935 76 5 36.20847 3 5 5
## 3581 1 1.18011504 76 5 61.29932 4 1 4
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## 3583 1 -0.34031361 76 5 42.48118 2 1 7
## 3584 1 -0.09704502 76 5 61.29932 0 6 1
## 3585 1 -0.27949646 76 5 42.48118 1 1 1
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## 3590 2 -1.25257079 76 5 55.02660 0 6 1
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## 3592 1 0.69357787 76 5 55.02660 3 1 4
## 3593 2 1.05848075 76 5 36.20847 3 1 5
## 3594 1 -0.46194790 76 5 42.48118 0 6 7
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## 3618 2 -0.34031361 76 5 61.29932 3 3 2
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## 3631 2 -1.43502223 76 5 55.02660 0 6 6
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## 3657 1 -0.58358219 76 5 55.02660 0 1 1
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## 3686 2 -0.15786217 76 5 36.20847 3 4 3
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## 3698 2 -1.00930221 76 5 42.48118 1 6 7
## 3699 2 -1.13093650 76 5 42.48118 2 6 3
## 3700 1 -1.00930221 76 5 42.48118 2 4 1
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## 3703 1 -1.37420509 76 5 42.48118 0 6 7
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## 3705 2 0.45030929 76 5 36.20847 2 2 3
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## 3734 2 -1.31338794 76 5 67.57203 2 6 7
## 3735 2 1.54501792 76 5 55.02660 3 1 5
## 3736 1 0.14622356 76 5 48.75389 2 1 1
## 3737 2 0.14622356 76 5 55.02660 3 1 2
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## 3740 1 2.27482367 76 5 36.20847 8 5 4
## 3741 2 -0.94848506 76 5 36.20847 3 4 5
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## 3745 1 -1.00930221 76 5 36.20847 0 6 7
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## 3747 2 -0.21867931 76 5 55.02660 0 1 2
## 3748 1 -1.37420509 76 5 48.75389 0 6 7
## 3749 2 0.87602931 76 5 48.75389 1 1 1
## 3750 1 1.60583506 76 5 42.48118 3 5 3
## 3751 1 -0.88766792 76 5 48.75389 0 6 7
## 3752 1 0.32867500 76 5 48.75389 0 6 1
## 3753 1 2.39645796 76 5 67.57203 0 6 1
## 3754 2 0.02458927 76 5 55.02660 4 1 7
## 3755 1 2.09237223 76 5 48.75389 3 1 4
## 3756 1 0.20704071 76 5 36.20847 2 5 7
## 3757 1 -0.70521648 76 5 36.20847 2 1 1
## 3758 2 0.81521217 76 5 36.20847 4 1 5
## 3759 2 0.75439502 76 5 36.20847 2 5 3
## 3760 2 1.05848075 76 5 36.20847 3 1 5
## 3761 1 0.93684646 76 5 36.20847 3 1 3
## 3762 1 -0.09704502 76 5 42.48118 0 6 7
## 3763 2 -0.94848506 76 5 36.20847 0 2 5
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## 3850 2 -0.76603363 76 5 61.29932 2 6 3
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## 3884 2 -0.15786217 76 5 36.20847 2 2 3
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## 3937 2 0.99766360 76 5 42.48118 8 5 4
## 3938 1 -0.82685077 76 5 61.29932 3 2 1
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## 3943 2 0.38949214 76 5 36.20847 3 1 2
## 3944 2 -0.21867931 76 5 61.29932 3 1 1
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## 3947 1 -1.37420509 76 5 36.20847 0 6 7
## 3949 1 -1.13093650 76 5 42.48118 0 1 1
## 3950 1 -1.31338794 76 5 55.02660 0 6 6
## 3951 2 1.66665221 76 5 42.48118 8 4 4
## 3952 2 -1.00930221 76 5 36.20847 0 6 1
## 3953 2 -0.64439934 76 5 36.20847 4 4 8
## 3954 2 -0.70521648 76 5 61.29932 6 2 5
## 3955 2 0.45030929 76 5 36.20847 2 1 5
## 3956 2 0.81521217 76 5 36.20847 2 3 3
## 3957 2 -0.76603363 76 5 67.57203 2 1 7
## 3958 2 -0.27949646 76 5 36.20847 1 4 3
## 3959 2 -1.31338794 76 5 55.02660 0 6 3
## 3960 1 0.87602931 76 5 55.02660 1 1 1
## 3961 2 2.39645796 76 5 42.48118 2 1 4
## 3962 1 -1.25257079 76 5 55.02660 0 6 7
## 3963 2 -1.13093650 76 5 67.57203 2 2 3
## 3964 2 1.42338362 76 5 42.48118 3 1 4
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## 3966 2 1.36256648 76 5 42.48118 2 3 4
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## 3971 1 -1.37420509 76 5 42.48118 2 2 1
## 3972 2 -1.19175365 76 5 42.48118 2 6 7
## 3973 2 -1.37420509 76 5 61.29932 1 4 3
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## 4082 2 1.97073794 76 5 42.48118 7 2 4
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## 4159 2 -0.58358219 76 5 42.48118 1 3 3
## 4160 2 0.63276073 76 5 36.20847 3 1 5
## 4161 2 0.02458927 76 5 36.20847 2 1 1
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## 4164 2 0.63276073 76 5 36.20847 2 1 3
## 4165 2 -0.46194790 76 5 36.20847 3 2 2
## 4166 2 -0.88766792 76 5 36.20847 1 1 7
## 4167 2 -1.19175365 76 5 36.20847 0 1 2
## 4168 1 0.75439502 76 5 67.57203 4 1 1
## 4169 2 -1.07011936 76 5 36.20847 0 2 3
## 4170 2 -0.03622788 76 5 36.20847 2 1 2
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## 4174 1 0.63276073 76 5 36.20847 5 2 3
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## 4178 2 -1.31338794 76 5 42.48118 0 6 6
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## 4340 1 -0.40113075 76 5 48.75389 1 1 1
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## 4348 1 -0.58358219 76 5 55.02660 2 2 4
## 4349 2 -1.43502223 76 5 42.48118 1 2 1
## 4350 1 -0.09704502 76 5 36.20847 3 1 3
## 4351 1 -0.09704502 76 5 36.20847 1 6 1
## 4352 1 1.11929790 76 5 36.20847 2 2 3
## 4353 1 -1.13093650 76 5 55.02660 4 2 1
## 4354 1 1.18011504 76 5 55.02660 3 1 4
## 4355 1 -0.09704502 76 5 36.20847 0 2 1
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## 4359 2 2.15318938 76 5 36.20847 6 5 4
## 4360 2 2.45727510 76 5 42.48118 4 5 4
## 4361 2 1.18011504 76 5 55.02660 5 1 5
## 4362 1 0.75439502 76 5 48.75389 2 1 3
## 4363 1 1.11929790 76 5 42.48118 4 1 2
## 4364 2 -0.40113075 76 5 42.48118 8 1 7
## 4365 2 -1.19175365 76 5 55.02660 3 1 7
## 4366 2 1.72746935 76 5 42.48118 8 5 4
## 4367 2 -1.07011936 76 5 42.48118 3 1 7
## 4368 2 0.87602931 76 5 55.02660 0 6 4
## 4369 2 1.30174933 76 5 55.02660 3 1 4
## 4370 1 -0.76603363 76 5 48.75389 1 1 1
## 4371 1 -1.37420509 76 5 42.48118 0 6 7
## 4372 1 1.42338362 76 5 67.57203 4 1 4
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## 4375 2 1.30174933 76 5 36.20847 8 1 4
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## 4379 2 -0.09704502 76 5 55.02660 0 1 6
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## 4382 2 0.51112644 76 5 55.02660 2 1 1
## 4383 2 1.30174933 76 5 48.75389 0 6 3
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## 4391 2 -0.15786217 76 5 42.48118 3 1 1
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## 4394 1 0.57194358 76 5 42.48118 3 1 1
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## 4453 2 -0.52276504 76 5 42.48118 2 1 3
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## 4457 1 -0.09704502 76 5 48.75389 0 6 3
## 4458 2 -1.37420509 76 5 55.02660 0 6 1
## 4459 1 -1.19175365 76 5 42.48118 0 6 7
## 4460 2 -0.46194790 76 5 61.29932 3 2 2
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## 4465 2 -1.43502223 76 5 61.29932 0 6 6
## 4466 2 -0.09704502 76 5 42.48118 3 2 7
## 4467 2 -1.13093650 76 5 42.48118 3 2 7
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## 4490 1 1.48420077 76 5 42.48118 2 1 4
## 4491 2 0.26785785 76 5 42.48118 2 1 2
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## 4493 2 2.03155508 76 5 42.48118 7 5 5
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## 4495 2 -0.03622788 76 5 55.02660 3 1 7
## 4496 2 -0.46194790 76 5 42.48118 2 1 1
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## 4513 1 -0.88766792 76 5 42.48118 2 1 1
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## 4529 2 -1.31338794 76 5 36.20847 0 6 6
## 4530 2 1.78828650 76 5 61.29932 2 5 4
## 4531 2 -1.43502223 76 5 42.48118 0 6 6
## 4532 2 -0.09704502 76 5 42.48118 4 5 3
## 4533 2 -1.37420509 76 5 61.29932 0 6 6
## 4534 2 -0.76603363 76 5 42.48118 1 6 2
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## 4547 2 -1.37420509 76 5 36.20847 0 6 3
## 4548 2 -1.25257079 76 5 36.20847 0 1 3
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## 4551 1 -1.37420509 76 5 67.57203 0 6 1
## 4552 2 -0.40113075 76 5 42.48118 1 2 2
## 4553 2 -0.52276504 76 5 42.48118 0 1 1
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## 4556 2 0.02458927 76 5 36.20847 2 2 3
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## 4559 1 0.14622356 76 5 36.20847 3 4 3
## 4560 1 1.48420077 76 5 61.29932 1 5 4
## 4561 2 -0.76603363 76 5 42.48118 2 6 1
## 4562 2 -0.21867931 76 5 55.02660 0 6 1
## 4563 1 -0.03622788 76 5 55.02660 1 2 1
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## 4567 2 1.54501792 76 5 55.02660 2 1 3
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## 4571 2 0.02458927 76 5 42.48118 3 1 5
## 4572 1 -1.31338794 76 5 42.48118 0 6 1
## 4573 1 0.99766360 76 5 61.29932 2 1 4
## 4574 1 0.87602931 76 5 42.48118 3 1 3
## 4576 1 -0.64439934 76 5 42.48118 2 1 2
## 4577 1 0.20704071 76 5 67.57203 3 1 3
## 4579 2 -0.94848506 76 5 42.48118 1 2 1
## 4580 2 1.54501792 76 5 42.48118 2 5 4
## 4581 2 0.08540642 76 5 48.75389 2 4 3
## 4582 1 1.24093219 76 5 42.48118 2 1 3
## 4583 2 1.97073794 76 5 61.29932 8 5 4
## 4584 2 0.75439502 76 5 36.20847 3 1 4
## 4585 2 -0.58358219 76 5 55.02660 0 6 2
## 4586 1 -0.21867931 76 5 42.48118 1 4 3
## 4587 1 -0.46194790 76 5 42.48118 0 6 1
## 4588 1 1.54501792 76 5 42.48118 3 1 1
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## 4591 2 0.20704071 76 5 42.48118 1 2 7
## 4593 1 0.63276073 76 5 42.48118 1 1 1
## 4594 2 1.11929790 76 5 42.48118 1 5 4
## 4595 1 0.87602931 76 5 48.75389 0 4 1
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## 4759 1 -0.34031361 76 5 36.20847 2 1 7
## 4760 2 0.26785785 76 5 42.48118 1 4 7
## 4761 2 -0.03622788 76 5 36.20847 2 4 1
## 4762 2 -0.21867931 76 5 36.20847 0 2 7
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## 4767 2 -1.43502223 76 5 42.48118 1 2 3
## 4768 2 -0.09704502 76 5 36.20847 2 1 6
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## 4781 1 0.14622356 76 5 42.48118 2 3 1
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## 4784 1 -0.21867931 76 5 42.48118 1 4 7
## 4785 2 -0.21867931 76 5 42.48118 3 1 7
## 4786 1 -0.76603363 76 5 55.02660 1 6 7
## 4787 2 0.57194358 76 5 55.02660 2 5 1
## 4788 2 -0.76603363 76 5 67.57203 2 4 2
## 4789 2 0.99766360 76 5 42.48118 5 5 2
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## 4801 1 0.45030929 76 5 48.75389 1 1 1
## 4802 1 0.51112644 76 5 42.48118 2 1 1
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## 4830 2 0.20704071 76 5 42.48118 4 2 3
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## 4870 2 -0.70521648 76 5 48.75389 4 2 2
## 4871 2 -1.19175365 76 5 48.75389 0 6 6
## 4872 2 -1.43502223 76 5 61.29932 0 6 6
## 4873 1 -0.70521648 76 5 36.20847 0 6 6
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## 4876 1 -0.88766792 76 5 42.48118 4 1 3
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## 4920 2 -1.43502223 76 5 42.48118 0 1 3
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## 4924 2 -1.13093650 76 5 42.48118 0 6 6
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## 4932 2 0.45030929 100 5 55.02660 2 1 1
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## 4934 1 1.72746935 100 5 48.75389 2 5 4
## 4935 1 -1.37420509 100 5 61.29932 0 6 6
## 4936 1 0.45030929 100 5 48.75389 2 1 1
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## 4967 2 -0.34031361 100 5 36.20847 1 1 1
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## 4978 2 1.72746935 100 5 67.57203 2 5 4
## 4979 1 -0.15786217 100 5 67.57203 0 2 7
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## 4990 2 -0.15786217 100 5 48.75389 2 1 1
## 4991 2 -0.09704502 100 5 48.75389 1 1 1
## 4992 2 0.51112644 100 5 61.29932 1 3 1
## 4993 2 -0.58358219 100 5 48.75389 1 1 5
## 4994 1 -0.03622788 100 5 48.75389 1 1 1
## 4995 1 -0.15786217 100 5 61.29932 3 1 1
## 4996 2 0.51112644 100 5 55.02660 2 1 1
## 4997 1 0.51112644 100 5 61.29932 2 1 1
## 4998 2 -1.07011936 100 5 48.75389 2 2 7
## 4999 2 0.26785785 100 5 42.48118 2 1 1
## 5000 2 1.42338362 100 5 42.48118 2 5 4
## 5001 1 -1.25257079 100 5 48.75389 0 6 1
## 5002 1 -0.21867931 100 5 48.75389 1 1 1
## 5003 2 -0.70521648 100 5 61.29932 1 4 1
## 5004 2 0.32867500 100 5 48.75389 1 1 1
## 5005 2 1.18011504 100 5 42.48118 0 6 4
## 5007 2 -0.21867931 100 5 61.29932 2 1 1
## 5008 2 1.54501792 100 5 55.02660 2 5 4
## 5012 2 -0.34031361 100 5 36.20847 1 3 1
## 5013 2 0.45030929 100 5 42.48118 1 1 1
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## 5015 1 -0.40113075 100 5 55.02660 1 3 7
## 5016 1 -1.19175365 100 5 61.29932 0 6 7
## 5017 2 1.24093219 100 5 36.20847 2 1 4
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## 5022 1 -0.21867931 100 5 48.75389 2 1 1
## 5023 2 -0.15786217 100 5 42.48118 3 1 7
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## 5030 2 0.99766360 100 5 48.75389 1 1 4
## 5031 2 0.45030929 100 5 48.75389 2 1 4
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## 5042 1 -0.88766792 100 5 48.75389 1 1 1
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## 5048 1 -0.64439934 100 5 61.29932 1 1 1
## 5049 2 0.81521217 100 5 42.48118 2 1 4
## 5050 2 -0.09704502 100 5 42.48118 2 1 7
## 5051 2 -0.88766792 100 5 48.75389 1 1 7
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## 5062 2 0.51112644 100 5 61.29932 2 3 1
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## 5073 1 -1.07011936 100 5 42.48118 0 2 1
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## 5079 1 0.93684646 100 5 61.29932 2 1 7
## 5080 2 0.26785785 100 5 61.29932 2 1 3
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## 5085 2 -0.03622788 100 5 42.48118 2 1 1
## 5086 2 0.81521217 100 5 61.29932 2 1 7
## 5087 2 -0.70521648 100 5 42.48118 1 1 1
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## 5089 2 0.45030929 100 5 61.29932 2 1 1
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## 5092 1 0.51112644 100 5 36.20847 3 1 4
## 5093 2 0.69357787 100 5 42.48118 2 3 1
## 5094 1 -1.43502223 100 5 61.29932 0 6 6
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## 5100 1 -0.70521648 100 5 42.48118 0 6 1
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## 5118 2 -0.21867931 100 5 61.29932 2 1 1
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## 5120 1 -1.43502223 100 5 61.29932 0 6 6
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## 5124 2 0.45030929 100 5 55.02660 2 1 1
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## 5129 2 0.87602931 100 5 42.48118 1 1 1
## 5130 2 0.45030929 100 5 36.20847 2 1 1
## 5131 1 0.38949214 100 5 48.75389 2 1 1
## 5132 1 1.24093219 100 5 36.20847 1 1 4
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## 5143 2 0.87602931 100 5 55.02660 2 1 4
## 5144 1 -0.15786217 100 5 42.48118 0 6 2
## 5145 2 1.24093219 100 5 61.29932 1 1 4
## 5147 2 1.30174933 100 5 36.20847 1 5 4
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## 5151 1 0.75439502 100 5 42.48118 2 3 4
## 5152 1 1.72746935 100 5 36.20847 2 1 4
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## 5165 2 -0.70521648 100 5 55.02660 2 1 1
## 5166 2 1.84910365 100 5 48.75389 0 6 4
## 5167 1 -0.70521648 100 5 67.57203 1 2 1
## 5168 1 0.45030929 100 5 55.02660 2 1 1
## 5169 2 0.14622356 100 5 67.57203 2 1 2
## 5170 2 -0.21867931 100 5 61.29932 1 1 1
## 5171 2 -0.88766792 100 5 42.48118 2 1 1
## 5172 2 0.93684646 100 5 42.48118 2 1 4
## 5175 2 -0.03622788 100 5 55.02660 1 1 1
## 5176 1 0.02458927 100 5 55.02660 2 1 7
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## 5179 2 -0.82685077 100 5 48.75389 2 1 7
## 5180 1 2.51809225 100 5 42.48118 0 5 4
## 5181 2 1.11929790 100 5 42.48118 2 1 4
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## 5184 2 -0.21867931 100 5 48.75389 2 1 1
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## 5186 1 1.60583506 100 5 42.48118 2 5 4
## 5187 1 -0.82685077 100 5 42.48118 0 6 4
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## 5190 1 -0.27949646 100 5 48.75389 1 1 1
## 5191 1 0.14622356 100 5 48.75389 2 1 1
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## 5194 2 0.26785785 100 5 36.20847 2 1 4
## 5195 2 -1.07011936 100 5 55.02660 2 1 5
## 5196 2 -0.46194790 100 5 42.48118 2 1 7
## 5197 2 0.14622356 100 5 42.48118 2 1 1
## 5199 1 0.87602931 100 5 48.75389 2 1 4
## 5200 2 1.30174933 100 5 48.75389 2 5 4
## 5201 1 0.38949214 100 5 48.75389 1 4 1
## 5203 1 1.05848075 100 5 48.75389 2 1 4
## 5204 2 -1.13093650 100 5 48.75389 0 6 1
## 5205 1 0.81521217 100 5 42.48118 2 1 1
## 5206 2 1.18011504 100 5 42.48118 2 1 4
## 5207 1 -0.52276504 100 5 48.75389 1 1 1
## 5208 2 -0.82685077 100 5 55.02660 2 1 1
## 5209 2 0.93684646 100 5 42.48118 2 1 4
## 5210 1 -0.76603363 100 5 42.48118 0 6 7
## 5211 2 -0.27949646 100 5 55.02660 0 6 1
## 5212 1 1.97073794 100 5 36.20847 1 1 4
## 5213 1 1.72746935 100 5 42.48118 1 5 4
## 5214 2 0.75439502 100 5 48.75389 2 1 7
## 5215 1 1.18011504 100 5 67.57203 1 1 4
## 5216 2 0.51112644 100 5 48.75389 2 1 1
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## 5220 1 0.26785785 100 5 61.29932 2 1 1
## 5221 2 -1.19175365 100 5 42.48118 0 2 6
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## 5225 1 0.08540642 100 5 61.29932 2 1 1
## 5226 1 -1.13093650 100 5 36.20847 0 6 7
## 5228 1 0.69357787 100 5 48.75389 2 1 1
## 5229 2 -1.37420509 100 5 42.48118 0 6 1
## 5230 1 -0.76603363 100 5 61.29932 0 2 3
## 5231 2 0.87602931 100 5 42.48118 2 5 4
## 5232 2 0.08540642 100 5 42.48118 1 1 1
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## 5234 2 0.26785785 100 5 48.75389 2 1 1
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## 5240 2 0.93684646 100 5 55.02660 2 1 1
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## 5250 2 1.05848075 100 5 42.48118 1 4 4
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## 5252 2 -1.07011936 100 5 55.02660 0 6 1
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## 5259 2 1.30174933 100 5 42.48118 2 1 4
## 5260 2 0.93684646 100 5 36.20847 2 1 1
## 5261 1 -1.43502223 100 5 67.57203 0 6 6
## 5262 1 1.30174933 100 5 67.57203 2 1 1
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## 5264 2 -1.43502223 100 5 55.02660 0 6 6
## 5265 1 0.38949214 100 5 48.75389 2 1 1
## 5266 1 0.93684646 100 5 55.02660 2 1 4
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## 5270 1 2.51809225 100 5 48.75389 3 1 4
## 5271 2 -1.43502223 100 5 48.75389 0 6 6
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## 5280 2 1.84910365 100 5 42.48118 2 1 4
## 5281 1 1.42338362 100 5 36.20847 3 1 4
## 5282 2 0.02458927 100 5 42.48118 2 5 1
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## 5285 1 0.51112644 100 5 48.75389 2 1 7
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## 5289 1 0.45030929 100 5 61.29932 2 1 1
## 5290 2 1.78828650 100 5 48.75389 1 1 4
## 5291 2 2.03155508 100 5 48.75389 1 5 4
## 5292 2 1.05848075 100 5 42.48118 2 1 4
## 5293 2 0.81521217 100 5 36.20847 4 1 4
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## 5295 1 -0.76603363 100 5 55.02660 0 6 7
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## 5300 2 -1.37420509 100 5 61.29932 0 6 1
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## 5302 1 -0.15786217 100 5 48.75389 2 1 1
## 5303 2 -0.15786217 100 5 42.48118 2 1 1
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## 5308 1 1.42338362 100 5 36.20847 2 5 4
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## 5318 2 2.15318938 100 5 48.75389 1 5 4
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## 5328 1 1.30174933 100 5 42.48118 2 1 4
## 5329 2 0.51112644 100 5 61.29932 2 1 1
## 5330 1 1.42338362 100 5 48.75389 5 1 4
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## 5332 2 -0.27949646 100 5 55.02660 3 1 2
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## 5335 2 -0.27949646 100 5 42.48118 3 1 7
## 5336 2 1.54501792 100 5 42.48118 2 1 4
## 5337 1 1.36256648 100 5 42.48118 2 5 4
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## 5341 1 -0.27949646 100 5 42.48118 2 1 1
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## 5379 2 -0.34031361 100 5 42.48118 1 1 1
## 5380 1 1.30174933 100 5 55.02660 2 1 4
## 5381 1 0.51112644 100 5 36.20847 2 1 4
## 5382 2 -0.82685077 100 5 48.75389 2 1 7
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## 5394 2 -0.40113075 100 5 55.02660 2 1 1
## 5395 1 0.69357787 100 5 36.20847 2 1 4
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## 5398 1 -0.40113075 100 5 48.75389 2 1 1
## 5399 2 -0.52276504 100 5 55.02660 2 1 7
## 5400 1 1.42338362 100 5 42.48118 2 1 4
## 5401 2 -0.46194790 100 5 55.02660 0 1 1
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## 5404 2 -1.31338794 100 5 48.75389 1 1 5
## 5405 1 0.02458927 100 5 42.48118 3 1 4
## 5406 1 1.66665221 100 5 42.48118 2 1 4
## 5407 1 1.24093219 100 5 61.29932 3 5 4
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## 5473 2 -0.21867931 100 5 55.02660 1 3 1
## 5474 1 0.38949214 100 5 55.02660 1 1 1
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## 5520 2 1.54501792 100 5 67.57203 1 1 4
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## 5540 1 0.69357787 100 5 61.29932 2 1 4
## 5541 1 0.99766360 100 5 55.02660 1 1 7
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## 5594 2 1.66665221 100 5 36.20847 2 1 4
## 5595 1 -0.52276504 100 5 61.29932 1 2 1
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## 5598 1 -0.21867931 100 5 42.48118 0 1 1
## 5599 1 -1.13093650 100 5 42.48118 0 6 1
## 5600 2 -0.21867931 100 5 36.20847 1 1 5
## 5601 1 0.63276073 100 5 42.48118 2 1 4
## 5602 2 -0.52276504 100 5 67.57203 2 3 1
## 5603 1 0.57194358 100 5 61.29932 2 1 1
## 5604 2 -0.52276504 100 5 67.57203 0 6 1
## 5605 1 1.78828650 100 5 55.02660 2 1 4
## 5606 2 1.42338362 100 5 48.75389 2 1 4
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## 5608 2 1.54501792 100 5 55.02660 2 5 4
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## 5610 2 0.99766360 100 5 42.48118 2 1 1
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## 5614 1 1.42338362 100 5 55.02660 2 1 4
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## 5733 2 0.51112644 100 5 42.48118 2 1 7
## 5734 1 0.32867500 100 5 42.48118 2 1 1
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## 5745 1 -1.25257079 100 5 61.29932 0 6 1
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## 5759 1 1.90992079 100 5 48.75389 2 1 4
## 5760 1 1.24093219 100 5 42.48118 1 1 4
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## 5762 2 1.24093219 100 5 42.48118 1 1 4
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## 5793 1 -0.88766792 100 5 48.75389 0 6 1
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## 5800 2 0.02458927 100 5 61.29932 2 3 1
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## 5802 2 -1.37420509 100 5 55.02660 0 6 6
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## 5805 2 0.99766360 100 5 67.57203 2 5 4
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## 5807 2 1.36256648 100 5 42.48118 2 1 4
## 5808 1 1.54501792 100 5 67.57203 1 1 4
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## 5810 2 1.36256648 100 5 42.48118 0 1 4
## 5811 2 0.45030929 100 5 55.02660 2 1 1
## 5812 2 0.99766360 100 5 61.29932 2 1 4
## 5813 1 2.57890940 100 5 36.20847 2 1 4
## 5814 1 0.99766360 100 5 55.02660 2 5 4
## 5816 2 0.51112644 100 5 36.20847 2 1 5
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## 5819 1 -1.37420509 100 5 42.48118 0 6 2
## 5820 1 0.75439502 100 5 55.02660 2 1 2
## 5821 1 1.18011504 100 5 48.75389 1 5 4
## 5822 2 1.60583506 100 5 48.75389 2 1 4
## 5823 1 1.66665221 100 5 55.02660 3 1 4
## 5824 2 0.75439502 100 5 48.75389 2 1 4
## 5825 1 2.15318938 100 5 48.75389 2 1 4
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## 5997 2 -1.55665652 854 5 61.29932 0 6 6
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## 6000 2 0.38949214 854 5 48.75389 0 1 5
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## 6011 1 -0.82685077 854 5 42.48118 1 1 1
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## 6020 2 -0.76603363 854 5 48.75389 1 1 2
## 6021 2 -1.49583938 854 5 48.75389 0 6 5
## 6022 2 -1.25257079 854 5 42.48118 3 1 7
## 6023 1 -0.82685077 854 5 36.20847 0 2 5
## 6024 2 -1.43502223 854 5 36.20847 0 6 4
## 6025 2 -1.43502223 854 5 36.20847 2 1 5
## 6026 2 -1.55665652 854 5 61.29932 0 6 6
## 6027 2 0.14622356 854 5 48.75389 8 1 5
## 6028 2 -0.58358219 854 5 61.29932 0 1 2
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## 6030 2 0.02458927 854 5 42.48118 2 5 5
## 6031 2 1.72746935 854 5 36.20847 4 1 5
## 6032 2 -1.43502223 854 5 36.20847 1 2 5
## 6034 2 -0.52276504 854 5 42.48118 2 1 5
## 6035 2 -0.70521648 854 5 61.29932 2 2 1
## 6036 2 0.20704071 854 5 48.75389 0 6 2
## 6037 2 -0.64439934 854 5 36.20847 5 1 5
## 6038 2 -0.94848506 854 5 48.75389 3 1 1
## 6039 2 -1.31338794 854 5 55.02660 0 6 6
## 6041 2 -0.76603363 854 5 36.20847 4 1 5
## 6042 2 -0.88766792 854 5 61.29932 4 1 5
## 6043 2 -1.43502223 854 5 48.75389 0 6 3
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## 6053 1 0.81521217 854 5 61.29932 5 2 3
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## 6182 2 -0.70521648 854 5 55.02660 3 1 7
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## 6191 2 -0.09704502 854 5 36.20847 5 1 3
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## 6234 1 -0.94848506 854 5 61.29932 0 1 3
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## 6236 1 -0.88766792 854 5 67.57203 2 2 3
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## 6239 1 -1.19175365 854 5 61.29932 0 6 8
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## 6247 2 0.38949214 854 5 61.29932 6 5 5
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## 6253 2 -1.13093650 854 5 36.20847 1 1 5
## 6254 2 -1.13093650 854 5 42.48118 2 1 5
## 6256 1 -1.43502223 854 5 67.57203 0 6 6
## 6257 1 2.09237223 854 5 67.57203 0 6 8
## 6258 1 -1.13093650 854 5 42.48118 1 1 3
## 6259 1 1.24093219 854 5 61.29932 3 1 1
## 6260 1 1.30174933 854 5 67.57203 6 1 3
## 6261 1 -0.03622788 854 5 67.57203 6 2 8
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## 6265 1 -0.15786217 854 5 67.57203 3 1 3
## 6266 1 -0.76603363 854 5 42.48118 4 1 3
## 6267 1 -0.27949646 854 5 67.57203 1 1 7
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## 6269 1 2.03155508 854 5 48.75389 8 1 3
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## 6491 2 1.11929790 854 5 36.20847 7 5 5
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## 6497 2 -1.00930221 854 5 36.20847 0 2 5
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## 6501 2 -1.43502223 854 5 36.20847 8 1 7
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## 6504 2 -1.31338794 854 5 42.48118 1 2 5
## 6505 2 -0.46194790 854 5 61.29932 0 6 3
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## 6990 2 -0.34031361 854 5 61.29932 3 1 5
## 6991 2 -0.88766792 854 5 61.29932 1 6 1
## 6992 2 -1.43502223 854 5 61.29932 0 6 6
## 6993 2 -0.88766792 854 5 61.29932 2 1 5
## 6994 2 1.24093219 854 5 55.02660 7 5 5
## 6995 2 1.72746935 854 5 42.48118 8 5 5
## 6996 2 -0.58358219 854 5 42.48118 3 1 5
## 6997 2 -1.49583938 854 5 42.48118 0 6 6
## 6999 1 -0.76603363 854 5 42.48118 3 1 5
## 7001 2 -0.27949646 854 5 55.02660 6 1 7
## 7002 2 -0.64439934 854 5 42.48118 3 1 3
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## 7010 2 -1.19175365 854 5 42.48118 0 6 6
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## 7090 1 -0.58358219 854 5 48.75389 2 1 3
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## 7162 1 -1.37420509 854 5 61.29932 0 6 8
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## 7196 1 -0.70521648 854 5 36.20847 1 2 1
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## 7198 2 -1.19175365 854 5 36.20847 1 1 5
## 7199 2 -1.25257079 854 5 61.29932 0 6 6
## 7200 2 -0.15786217 854 5 42.48118 2 3 3
## 7205 1 -0.27949646 854 5 48.75389 3 1 2
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## 7213 1 -0.88766792 854 5 48.75389 3 1 2
## 7214 1 -1.31338794 854 5 61.29932 0 6 7
## 7216 1 2.27482367 854 5 67.57203 6 1 8
## 7219 2 0.51112644 854 5 42.48118 6 1 7
## 7220 1 0.81521217 854 5 55.02660 5 1 5
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## 7224 1 -0.64439934 854 5 67.57203 1 1 8
## 7225 1 1.18011504 854 5 42.48118 8 1 8
## 7226 1 1.84910365 854 5 42.48118 4 1 7
## 7227 1 0.26785785 854 5 67.57203 2 1 8
## 7228 1 -0.40113075 854 5 61.29932 0 2 8
## 7229 2 -0.21867931 854 5 36.20847 5 1 5
## 7230 2 -0.64439934 854 5 42.48118 1 6 7
## 7231 2 0.69357787 854 5 36.20847 4 5 5
## 7232 2 0.99766360 854 5 67.57203 3 1 5
## 7233 2 -1.00930221 854 5 55.02660 3 1 7
## 7234 2 -0.09704502 854 5 67.57203 3 1 1
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## 7236 2 -1.13093650 854 5 36.20847 3 1 3
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## 7238 2 -0.15786217 854 5 55.02660 6 1 5
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## 7242 2 -0.40113075 854 5 36.20847 5 1 5
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## 7455 1 -0.88766792 854 5 36.20847 0 3 6
## 7456 1 -1.43502223 854 5 67.57203 0 1 4
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## 7461 2 -1.43502223 854 5 55.02660 0 6 6
## 7462 1 2.76136083 124 5 42.48118 8 1 4
## 7463 1 0.99766360 124 5 55.02660 3 1 3
## 7464 2 1.24093219 124 5 42.48118 3 1 2
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## 7471 2 0.32867500 124 5 42.48118 2 5 1
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## 7475 1 0.99766360 124 5 36.20847 0 3 2
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## 7550 2 1.84910365 124 5 42.48118 3 1 4
## 7551 2 0.32867500 124 5 36.20847 0 1 3
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## 7591 2 -0.46194790 124 5 55.02660 1 3 1
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## 7596 1 2.21400652 124 5 42.48118 1 1 4
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## 7627 2 0.02458927 124 5 42.48118 2 1 2
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## 7631 1 0.20704071 124 5 67.57203 0 1 1
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## 7646 2 0.63276073 124 5 61.29932 3 1 1
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## 7648 2 -0.27949646 124 5 61.29932 2 1 1
## 7649 1 -0.70521648 124 5 48.75389 0 6 3
## 7650 2 0.57194358 124 5 42.48118 2 1 1
## 7651 1 2.27482367 124 5 55.02660 3 1 2
## 7652 2 2.27482367 124 5 36.20847 0 5 4
## 7653 1 1.54501792 124 5 48.75389 2 1 2
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## 7853 2 -0.94848506 124 5 42.48118 0 1 1
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## 7855 2 -0.34031361 124 5 42.48118 2 1 1
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## 7965 2 1.48420077 124 5 55.02660 8 2 4
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## 7972 2 0.87602931 124 5 61.29932 1 1 5
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## 7986 2 1.54501792 124 5 61.29932 3 3 4
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## 8044 1 -1.31338794 124 5 61.29932 0 6 1
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## 8046 1 0.02458927 124 5 42.48118 3 1 1
## 8047 2 0.20704071 124 5 42.48118 3 1 8
## 8048 1 0.63276073 124 5 42.48118 2 1 4
## 8049 2 -0.40113075 124 5 42.48118 0 1 2
## 8050 1 2.51809225 124 5 55.02660 7 1 4
## 8051 1 1.97073794 124 5 61.29932 4 1 4
## 8052 2 -0.21867931 124 5 61.29932 3 2 2
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## 8054 1 -0.94848506 124 5 55.02660 1 2 6
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## 8236 2 2.15318938 124 5 42.48118 0 1 4
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## 8244 2 0.02458927 124 5 61.29932 0 6 2
## 8245 2 2.63972654 124 5 48.75389 2 5 4
## 8246 2 2.63972654 124 5 48.75389 5 5 4
## 8247 2 2.76136083 124 5 48.75389 7 5 4
## 8248 2 2.51809225 124 5 55.02660 6 5 4
## 8249 1 2.76136083 124 5 55.02660 5 1 4
## 8250 2 2.88299513 124 5 42.48118 0 5 4
## 8251 2 3.06544656 124 5 48.75389 3 5 4
## 8252 1 2.51809225 124 5 48.75389 3 1 4
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## 8447 2 2.21400652 124 5 36.20847 5 1 5
## 8448 2 0.38949214 124 5 42.48118 2 1 1
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## 8452 1 0.32867500 124 5 61.29932 4 3 1
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## 8460 1 0.93684646 124 5 48.75389 2 1 4
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## 8631 1 0.45030929 124 5 61.29932 1 1 1
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## 8633 1 1.11929790 124 5 55.02660 0 2 3
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## 8635 2 -1.37420509 124 5 48.75389 0 6 2
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## 8640 2 1.48420077 124 5 36.20847 3 6 4
## 8641 1 -0.27949646 124 5 55.02660 2 1 1
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## 8643 1 -1.13093650 124 5 61.29932 0 2 6
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## 8818 2 0.14622356 124 5 61.29932 0 2 7
## 8819 1 1.84910365 124 5 42.48118 1 1 4
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## 8831 2 -0.70521648 124 5 55.02660 0 6 3
## 8832 2 0.57194358 124 5 61.29932 2 1 5
## 8833 1 0.20704071 124 5 55.02660 1 1 1
## 8834 2 0.81521217 124 5 55.02660 2 1 5
## 8835 2 -1.43502223 124 5 36.20847 0 6 6
## 8836 2 -1.31338794 124 5 61.29932 0 6 6
## 8837 1 1.36256648 124 5 48.75389 3 1 4
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## 8840 2 -0.21867931 124 5 42.48118 2 1 5
## 8841 2 2.21400652 124 5 55.02660 5 1 4
## 8842 1 1.66665221 124 5 67.57203 2 1 4
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## 9041 2 2.51809225 124 5 42.48118 3 1 4
## 9042 2 1.90992079 124 5 36.20847 1 1 4
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## 9044 1 -1.49583938 124 5 67.57203 0 6 2
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## 9227 2 2.27482367 124 5 36.20847 3 5 4
## 9228 1 1.78828650 124 5 36.20847 0 6 4
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## 9232 2 2.33564081 124 5 55.02660 2 1 4
## 9233 1 2.70054369 124 5 48.75389 0 6 1
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## 9236 1 -1.43502223 124 5 48.75389 0 6 2
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## 9251 1 0.02458927 124 5 42.48118 0 6 1
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## 9451 1 -0.58358219 124 5 61.29932 2 2 1
## 9452 2 0.02458927 124 5 42.48118 4 1 5
## 9453 2 -0.40113075 124 5 48.75389 3 3 1
## 9454 1 1.24093219 124 5 42.48118 2 1 4
## 9455 2 1.24093219 124 5 36.20847 0 5 4
## 9456 2 2.33564081 124 5 42.48118 4 1 4
## 9457 2 0.81521217 124 5 36.20847 1 6 2
## 9458 2 -0.88766792 124 5 61.29932 0 2 1
## 9459 2 -0.21867931 124 5 42.48118 2 1 2
## 9460 2 0.57194358 124 5 42.48118 0 6 1
## 9461 2 1.72746935 124 5 55.02660 1 1 4
## 9462 2 0.14622356 124 5 42.48118 3 1 5
## 9463 2 1.30174933 124 5 42.48118 2 1 2
## 9464 2 -0.58358219 124 5 61.29932 2 6 7
## 9465 2 -0.52276504 124 5 36.20847 1 6 1
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## 9469 1 1.24093219 124 5 42.48118 1 1 1
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## 9471 1 -1.43502223 124 5 55.02660 0 6 6
## 9472 1 2.33564081 124 5 42.48118 4 1 4
## 9473 2 0.81521217 124 5 48.75389 2 6 2
## 9474 2 1.48420077 124 5 42.48118 1 1 4
## 9475 1 2.27482367 124 5 36.20847 2 1 4
## 9476 2 1.54501792 124 5 42.48118 2 5 4
## 9477 2 1.48420077 124 5 48.75389 1 3 4
## 9479 2 1.24093219 124 5 42.48118 2 3 4
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## 9481 2 0.26785785 124 5 36.20847 2 1 1
## 9482 2 0.38949214 124 5 42.48118 3 2 1
## 9483 1 0.87602931 124 5 42.48118 2 3 1
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## 9496 2 -1.19175365 124 5 48.75389 0 6 1
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## 9503 2 1.18011504 124 5 61.29932 1 6 4
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## 9508 2 0.81521217 124 5 36.20847 3 3 7
## 9509 2 0.26785785 124 5 61.29932 2 2 1
## 9510 1 1.48420077 124 5 36.20847 1 1 4
## 9511 2 2.45727510 124 5 42.48118 1 5 4
## 9512 2 -1.49583938 124 5 61.29932 0 6 2
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## 9543 2 -0.88766792 124 5 36.20847 0 1 1
## 9544 1 -1.49583938 124 5 42.48118 0 6 1
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## 9553 1 -1.19175365 124 5 55.02660 0 6 1
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## 9563 2 -0.21867931 124 5 42.48118 1 2 3
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## 9569 2 -1.19175365 124 5 48.75389 0 2 2
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## 9575 1 0.63276073 124 5 42.48118 2 1 3
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## 9602 1 -0.88766792 124 5 55.02660 0 6 1
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## 9622 2 1.84910365 124 5 48.75389 0 5 4
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## 9625 2 0.75439502 124 5 48.75389 2 1 5
## 12651 1 -1.31338794 196 5 55.02660 0 1 6
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## 12656 1 -0.03622788 196 5 67.57203 2 1 3
## 12657 1 -1.25257079 196 5 42.48118 0 6 6
## 12658 1 -1.43502223 196 5 67.57203 0 6 6
## 12659 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 1
## 12660 1 0.81521217 196 5 55.02660 2 5 1
## 12661 2 -1.13093650 196 5 36.20847 0 6 7
## 12662 1 -1.31338794 196 5 36.20847 0 6 1
## 12663 1 -0.15786217 196 5 48.75389 1 1 1
## 12664 1 -0.82685077 196 5 36.20847 0 1 1
## 12665 1 -1.31338794 196 5 61.29932 0 6 6
## 12666 2 0.69357787 196 5 36.20847 2 1 4
## 12667 2 2.51809225 196 5 36.20847 7 5 5
## 12668 1 0.87602931 196 5 48.75389 3 1 3
## 12669 2 0.87602931 196 5 67.57203 3 5 5
## 12670 2 1.78828650 196 5 36.20847 3 5 4
## 12671 2 2.09237223 196 5 36.20847 3 5 5
## 12672 1 -0.15786217 196 5 36.20847 1 1 1
## 12673 1 1.30174933 196 5 36.20847 1 1 4
## 12674 1 1.30174933 196 5 36.20847 3 1 4
## 12675 2 1.11929790 196 5 36.20847 3 5 4
## 12676 1 -0.88766792 196 5 61.29932 2 1 3
## 12677 1 1.60583506 196 5 36.20847 0 1 4
## 12678 2 -0.88766792 196 5 67.57203 1 1 1
## 12679 1 2.09237223 196 5 42.48118 4 1 4
## 12680 1 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 3
## 12681 2 2.03155508 196 5 36.20847 0 5 4
## 12682 1 0.20704071 196 5 42.48118 2 1 1
## 12683 1 0.26785785 196 5 42.48118 5 1 3
## 12684 2 -1.43502223 196 5 42.48118 0 6 6
## 12685 1 -1.31338794 196 5 61.29932 0 6 7
## 12686 1 -0.82685077 196 5 42.48118 0 1 3
## 12687 1 0.69357787 196 5 42.48118 4 1 7
## 12688 1 -0.88766792 196 5 61.29932 0 6 3
## 12689 1 1.24093219 196 5 36.20847 4 1 3
## 12690 2 -0.58358219 196 5 61.29932 0 6 1
## 12691 1 1.05848075 196 5 42.48118 2 1 4
## 12692 2 0.93684646 196 5 42.48118 2 1 5
## 12693 1 0.69357787 196 5 61.29932 3 3 3
## 12694 1 0.63276073 196 5 67.57203 2 1 4
## 12695 1 1.78828650 196 5 55.02660 4 1 4
## 12696 1 1.05848075 196 5 36.20847 2 1 1
## 12697 1 -0.70521648 196 5 61.29932 1 1 1
## 12698 2 -1.19175365 196 5 61.29932 1 1 1
## 12699 2 0.38949214 196 5 61.29932 4 5 5
## 12700 1 0.26785785 196 5 36.20847 1 1 1
## 12701 1 0.69357787 196 5 36.20847 1 3 4
## 12702 1 -0.46194790 196 5 67.57203 0 6 1
## 12703 1 1.30174933 196 5 67.57203 4 1 4
## 12704 1 -0.03622788 196 5 42.48118 3 1 3
## 12705 1 -0.34031361 196 5 67.57203 2 1 1
## 12706 1 -0.70521648 196 5 42.48118 1 1 1
## 12707 1 -0.64439934 196 5 61.29932 1 1 3
## 12708 1 -0.03622788 196 5 67.57203 2 1 3
## 12709 1 -0.94848506 196 5 67.57203 0 6 2
## 12710 1 0.63276073 196 5 36.20847 5 1 1
## 12711 1 0.32867500 196 5 67.57203 2 1 1
## 12712 1 0.87602931 196 5 42.48118 2 1 4
## 12713 2 -0.03622788 196 5 42.48118 2 1 5
## 12714 2 0.38949214 196 5 42.48118 4 1 5
## 12715 1 0.75439502 196 5 42.48118 2 1 4
## 12716 1 0.38949214 196 5 67.57203 2 1 2
## 12717 1 -0.58358219 196 5 48.75389 1 1 1
## 12718 1 -0.94848506 196 5 48.75389 2 1 1
## 12719 2 0.38949214 196 5 36.20847 1 1 1
## 12720 1 -0.88766792 196 5 42.48118 0 1 3
## 12721 1 0.32867500 196 5 36.20847 2 1 1
## 12722 1 -0.58358219 196 5 42.48118 0 6 7
## 12723 1 0.87602931 196 5 61.29932 3 1 3
## 12724 1 -0.70521648 196 5 67.57203 0 6 1
## 12725 2 -1.25257079 196 5 61.29932 0 6 1
## 12726 1 -0.58358219 196 5 42.48118 1 1 1
## 12727 2 1.18011504 196 5 36.20847 5 1 5
## 12728 1 -0.64439934 196 5 36.20847 2 1 1
## 12729 2 -1.25257079 196 5 36.20847 0 6 1
## 12730 2 0.57194358 196 5 36.20847 2 5 2
## 12731 1 0.14622356 196 5 36.20847 1 1 1
## 12732 1 -0.70521648 196 5 42.48118 2 1 3
## 12733 1 -0.88766792 196 5 48.75389 1 1 3
## 12734 1 -0.88766792 196 5 36.20847 0 6 1
## 12735 2 0.45030929 196 5 67.57203 2 1 1
## 12736 2 -0.88766792 196 5 67.57203 2 1 1
## 12737 1 -0.52276504 196 5 67.57203 0 6 1
## 12738 2 0.57194358 196 5 42.48118 2 1 5
## 12739 2 0.45030929 196 5 42.48118 3 1 5
## 12740 1 -0.46194790 196 5 55.02660 2 1 1
## 12741 2 2.33564081 196 5 42.48118 6 5 5
## 12742 2 -1.43502223 196 5 42.48118 0 1 7
## 12743 1 0.63276073 196 5 42.48118 2 1 1
## 12744 2 -1.25257079 196 5 61.29932 0 6 6
## 12745 2 -0.76603363 196 5 42.48118 2 1 1
## 12746 2 -1.19175365 196 5 61.29932 0 6 7
## 12747 2 -0.09704502 196 5 48.75389 1 3 5
## 12748 1 0.38949214 196 5 42.48118 2 1 1
## 12749 1 -0.82685077 196 5 61.29932 0 1 3
## 12750 1 -0.58358219 196 5 67.57203 0 1 2
## 12751 2 -1.07011936 196 5 61.29932 1 1 5
## 12752 1 -0.70521648 196 5 61.29932 0 1 1
## 12753 1 -0.88766792 196 5 55.02660 0 6 2
## 12754 2 -1.19175365 196 5 61.29932 0 6 7
## 12755 2 -1.19175365 196 5 61.29932 0 6 6
## 12756 1 0.38949214 196 5 67.57203 4 1 1
## 12757 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 5
## 12758 2 1.11929790 196 5 55.02660 4 1 5
## 12759 2 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 1
## 12760 2 0.02458927 196 5 36.20847 2 1 5
## 12761 1 0.38949214 196 5 42.48118 2 1 1
## 12762 2 0.38949214 196 5 67.57203 2 1 1
## 12763 1 0.69357787 196 5 55.02660 3 1 1
## 12764 1 0.51112644 196 5 55.02660 2 1 1
## 12765 1 0.14622356 196 5 48.75389 1 1 1
## 12766 2 0.81521217 196 5 42.48118 2 1 1
## 12767 1 1.18011504 196 5 67.57203 3 1 4
## 12768 2 0.99766360 196 5 42.48118 3 1 5
## 12769 2 0.08540642 196 5 36.20847 2 1 1
## 12770 1 1.48420077 196 5 55.02660 4 1 4
## 12771 1 0.26785785 196 5 42.48118 2 1 3
## 12772 2 -1.13093650 196 5 67.57203 0 1 1
## 12773 1 1.30174933 196 5 42.48118 4 1 7
## 12774 2 -0.09704502 196 5 42.48118 3 1 2
## 12775 2 -1.31338794 196 5 67.57203 0 6 5
## 12776 2 1.42338362 196 5 36.20847 0 1 5
## 12777 1 -0.40113075 196 5 48.75389 1 1 1
## 12778 1 -0.70521648 196 5 42.48118 0 1 1
## 12779 2 0.14622356 196 5 61.29932 1 1 5
## 12780 2 -1.07011936 196 5 61.29932 0 6 7
## 12781 2 0.32867500 196 5 36.20847 2 1 5
## 12782 2 0.45030929 196 5 36.20847 1 1 5
## 12783 2 -0.27949646 196 5 36.20847 2 1 5
## 12784 2 1.60583506 196 5 42.48118 2 1 5
## 12785 2 0.57194358 196 5 55.02660 2 1 5
## 12786 2 1.66665221 196 5 36.20847 6 1 5
## 12787 2 0.38949214 196 5 42.48118 2 1 5
## 12788 2 1.42338362 196 5 42.48118 4 1 5
## 12789 1 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 6
## 12790 1 0.93684646 196 5 36.20847 4 1 4
## 12791 2 -0.03622788 196 5 67.57203 4 1 7
## 12792 1 -0.88766792 196 5 48.75389 0 6 1
## 12793 2 1.48420077 196 5 36.20847 5 5 5
## 12794 2 0.51112644 196 5 42.48118 1 1 5
## 12795 1 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 3
## 12796 2 0.38949214 196 5 42.48118 2 1 5
## 12797 1 0.63276073 196 5 42.48118 4 1 3
## 12798 1 -0.64439934 196 5 42.48118 2 1 1
## 12799 2 0.32867500 196 5 36.20847 2 1 5
## 12800 1 -0.70521648 196 5 67.57203 0 6 1
## 12801 2 0.02458927 196 5 36.20847 0 6 5
## 12802 1 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 7
## 12803 2 1.11929790 196 5 48.75389 3 1 5
## 12804 1 0.81521217 196 5 48.75389 3 1 4
## 12805 1 1.11929790 196 5 48.75389 3 1 4
## 12806 2 0.93684646 196 5 48.75389 3 1 5
## 12807 2 0.20704071 196 5 42.48118 2 1 5
## 12808 2 0.81521217 196 5 48.75389 5 1 5
## 12809 1 -1.00930221 196 5 48.75389 1 1 1
## 12810 1 -0.09704502 196 5 42.48118 3 1 1
## 12811 1 -0.40113075 196 5 42.48118 2 1 1
## 12812 2 -1.07011936 196 5 42.48118 1 1 1
## 12813 2 0.38949214 196 5 36.20847 4 1 5
## 12814 1 -1.19175365 196 5 61.29932 1 1 1
## 12815 2 0.51112644 196 5 42.48118 1 1 5
## 12816 1 0.45030929 196 5 55.02660 1 1 1
## 12817 1 1.78828650 196 5 61.29932 2 1 4
## 12818 2 -0.21867931 196 5 55.02660 1 1 7
## 12819 2 -0.88766792 196 5 48.75389 1 1 5
## 12820 2 -0.76603363 196 5 67.57203 2 1 5
## 12821 1 0.38949214 196 5 61.29932 3 1 4
## 12822 1 1.48420077 196 5 61.29932 4 1 4
## 12823 2 0.93684646 196 5 36.20847 3 1 5
## 12824 1 0.93684646 196 5 55.02660 3 1 4
## 12825 1 -1.19175365 196 5 61.29932 0 6 1
## 12826 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 1 1
## 12827 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 6 1
## 12828 1 0.93684646 196 5 67.57203 2 1 4
## 12829 2 -1.00930221 196 5 67.57203 0 1 5
## 12830 2 0.93684646 196 5 36.20847 5 1 5
## 12831 2 0.87602931 196 5 42.48118 5 1 5
## 12832 2 0.75439502 196 5 36.20847 0 1 4
## 12833 2 -1.43502223 196 5 55.02660 0 6 4
## 12834 1 -0.34031361 196 5 48.75389 0 6 3
## 12835 1 -0.82685077 196 5 42.48118 1 1 1
## 12836 2 1.84910365 196 5 42.48118 6 1 5
## 12837 2 -0.58358219 196 5 48.75389 2 1 5
## 12838 1 -0.58358219 196 5 55.02660 0 6 1
## 12839 1 -0.27949646 196 5 48.75389 0 1 3
## 12840 1 1.11929790 196 5 42.48118 0 1 4
## 12841 1 0.45030929 196 5 48.75389 2 1 1
## 12842 1 -0.09704502 196 5 55.02660 2 1 2
## 12843 1 1.18011504 196 5 36.20847 0 6 4
## 12844 1 0.75439502 196 5 61.29932 1 1 4
## 12845 1 -0.58358219 196 5 61.29932 0 6 1
## 12846 1 1.05848075 196 5 48.75389 1 1 4
## 12847 1 0.63276073 196 5 67.57203 3 1 2
## 12848 1 -1.37420509 196 5 48.75389 0 6 7
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## 12850 1 -0.94848506 196 5 42.48118 0 6 6
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## 12854 1 1.36256648 196 5 61.29932 2 1 4
## 12855 1 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 7
## 12856 1 -0.27949646 196 5 48.75389 2 1 1
## 12857 1 -0.46194790 196 5 61.29932 1 1 3
## 12858 1 -0.88766792 196 5 36.20847 0 6 1
## 12859 1 0.08540642 196 5 67.57203 1 1 1
## 12860 1 0.32867500 196 5 48.75389 1 1 1
## 12861 1 -0.40113075 196 5 42.48118 2 1 1
## 12862 1 -1.00930221 196 5 48.75389 4 1 3
## 12863 2 0.08540642 196 5 67.57203 1 1 7
## 12864 2 0.45030929 196 5 42.48118 2 1 1
## 12865 1 -1.00930221 196 5 48.75389 0 6 2
## 12866 2 0.02458927 196 5 67.57203 4 1 5
## 12867 1 1.48420077 196 5 48.75389 4 5 4
## 12868 1 0.38949214 196 5 67.57203 3 1 1
## 12869 1 0.20704071 196 5 55.02660 2 1 1
## 12870 1 0.02458927 196 5 61.29932 4 1 1
## 12871 1 2.21400652 196 5 61.29932 4 1 4
## 12872 1 0.51112644 196 5 61.29932 1 1 1
## 12873 1 0.57194358 196 5 36.20847 0 1 4
## 12874 1 2.03155508 196 5 67.57203 2 1 4
## 12875 1 1.05848075 196 5 61.29932 1 1 4
## 12876 1 1.42338362 196 5 61.29932 1 1 4
## 12877 1 1.11929790 196 5 61.29932 1 1 4
## 12878 2 -0.34031361 196 5 61.29932 2 1 1
## 12879 1 -1.31338794 196 5 61.29932 0 6 6
## 12880 1 -1.31338794 196 5 67.57203 0 6 6
## 12881 1 -0.52276504 196 5 61.29932 2 1 1
## 12882 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 2 1
## 12883 2 0.75439502 196 5 42.48118 3 1 4
## 12884 2 -0.70521648 196 5 36.20847 3 1 5
## 12885 1 -0.34031361 196 5 36.20847 2 1 3
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## 12887 2 -0.64439934 196 5 48.75389 1 1 5
## 12888 2 -0.88766792 196 5 67.57203 0 6 1
## 12889 1 1.24093219 196 5 36.20847 3 1 4
## 12890 2 -0.58358219 196 5 61.29932 2 1 2
## 12891 1 -0.76603363 196 5 61.29932 0 6 1
## 12892 1 -0.64439934 196 5 61.29932 2 1 1
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## 12894 2 0.38949214 196 5 42.48118 3 1 2
## 12895 2 0.63276073 196 5 36.20847 0 6 2
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## 12897 1 0.02458927 196 5 42.48118 2 1 1
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## 12899 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 6
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## 12901 1 -0.58358219 196 5 67.57203 0 2 1
## 12902 2 -1.19175365 196 5 42.48118 2 1 6
## 12903 1 -1.19175365 196 5 48.75389 0 6 6
## 12904 1 -1.19175365 196 5 48.75389 0 6 6
## 12905 2 -1.31338794 196 5 42.48118 0 2 6
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## 12908 1 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 1
## 12909 2 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 5
## 12910 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 2
## 12911 2 0.26785785 196 5 61.29932 2 3 3
## 12912 1 -0.64439934 196 5 42.48118 1 1 3
## 12913 2 -0.70521648 196 5 67.57203 2 1 3
## 12914 2 -1.00930221 196 5 67.57203 1 1 1
## 12915 2 2.09237223 196 5 36.20847 4 5 4
## 12916 2 0.14622356 196 5 42.48118 3 1 5
## 12917 1 -0.64439934 196 5 61.29932 0 6 1
## 12918 1 -1.00930221 196 5 67.57203 1 1 1
## 12919 1 -1.07011936 196 5 42.48118 0 6 6
## 12920 2 0.14622356 196 5 42.48118 2 1 4
## 12921 2 0.99766360 196 5 42.48118 2 1 5
## 12922 1 1.42338362 196 5 42.48118 1 1 4
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## 12925 1 -0.34031361 196 5 42.48118 2 1 1
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## 12927 2 -0.70521648 196 5 67.57203 2 1 5
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## 12935 1 0.26785785 196 5 55.02660 2 1 1
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## 12945 1 0.20704071 196 5 61.29932 2 1 1
## 12946 1 2.76136083 196 5 67.57203 2 5 4
## 12947 1 1.18011504 196 5 48.75389 3 1 3
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## 12949 2 -0.21867931 196 5 42.48118 2 1 3
## 12950 1 1.18011504 196 5 36.20847 0 5 4
## 12951 2 0.32867500 196 5 42.48118 2 1 5
## 12952 1 0.26785785 196 5 42.48118 3 1 1
## 12953 1 2.33564081 196 5 42.48118 4 1 4
## 12954 1 1.54501792 196 5 48.75389 2 1 4
## 12955 1 0.99766360 196 5 42.48118 3 1 4
## 12956 2 1.36256648 196 5 42.48118 4 1 5
## 12957 1 1.48420077 196 5 67.57203 1 1 3
## 12958 1 0.08540642 196 5 67.57203 2 1 3
## 12959 1 1.05848075 196 5 67.57203 2 1 4
## 12960 2 -0.46194790 196 5 61.29932 2 1 1
## 12961 2 -0.46194790 196 5 67.57203 0 1 1
## 12962 2 0.02458927 196 5 61.29932 3 1 1
## 12963 1 0.08540642 196 5 67.57203 2 1 3
## 12964 1 -0.09704502 196 5 61.29932 2 1 3
## 12965 1 1.97073794 196 5 61.29932 2 1 4
## 12966 1 2.70054369 196 5 61.29932 7 5 4
## 12967 1 -0.15786217 196 5 67.57203 2 1 1
## 12968 1 1.42338362 196 5 42.48118 3 1 4
## 12969 2 0.20704071 196 5 67.57203 2 1 3
## 12970 1 0.02458927 196 5 36.20847 3 1 3
## 12971 2 -0.70521648 196 5 48.75389 0 1 1
## 12972 1 1.90992079 196 5 36.20847 4 1 4
## 12973 1 1.60583506 196 5 36.20847 3 1 4
## 12974 1 1.66665221 196 5 36.20847 2 1 4
## 12975 1 -1.13093650 196 5 67.57203 0 2 1
## 12976 2 -1.43502223 196 5 48.75389 0 2 5
## 12977 1 1.36256648 196 5 36.20847 2 1 4
## 12978 1 0.26785785 196 5 36.20847 2 1 1
## 12979 1 -0.64439934 196 5 48.75389 1 1 3
## 12980 1 -1.13093650 196 5 67.57203 0 6 7
## 12981 1 -0.70521648 196 5 61.29932 0 6 1
## 12982 1 0.93684646 196 5 55.02660 2 1 4
## 12983 2 -0.21867931 196 5 55.02660 2 1 5
## 12984 2 -0.58358219 196 5 42.48118 2 1 1
## 12985 2 -0.58358219 196 5 36.20847 1 1 1
## 12986 2 -0.27949646 196 5 55.02660 1 3 1
## 12987 1 -1.13093650 196 5 42.48118 0 6 3
## 12988 2 0.20704071 196 5 36.20847 2 1 3
## 12989 2 -0.52276504 196 5 42.48118 1 1 1
## 12990 2 0.32867500 196 5 48.75389 1 3 2
## 12991 2 -1.13093650 196 5 55.02660 0 6 1
## 12992 1 -1.00930221 196 5 48.75389 0 6 3
## 12993 1 0.32867500 196 5 48.75389 2 1 3
## 12994 1 0.02458927 196 5 42.48118 2 1 3
## 12995 2 2.51809225 196 5 36.20847 2 5 5
## 12996 2 2.33564081 196 5 67.57203 0 6 5
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## 12998 1 -0.09704502 196 5 48.75389 0 1 3
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## 13000 1 0.63276073 196 5 36.20847 2 1 1
## 13001 1 0.81521217 196 5 42.48118 3 1 3
## 13002 1 2.39645796 196 5 36.20847 2 1 4
## 13003 1 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 6
## 13004 2 0.57194358 196 5 36.20847 3 1 3
## 13005 1 0.75439502 196 5 42.48118 2 1 3
## 13006 2 -0.40113075 196 5 67.57203 1 1 5
## 13007 1 0.02458927 196 5 42.48118 3 1 3
## 13008 1 1.84910365 196 5 36.20847 1 1 4
## 13009 2 1.78828650 196 5 36.20847 6 1 5
## 13010 1 0.99766360 196 5 36.20847 3 1 4
## 13011 2 0.20704071 196 5 36.20847 2 1 7
## 13012 2 0.32867500 196 5 61.29932 2 5 3
## 13013 2 0.99766360 196 5 36.20847 1 1 5
## 13014 2 0.63276073 196 5 42.48118 3 1 5
## 13015 2 -1.00930221 196 5 42.48118 1 1 5
## 13016 2 0.14622356 196 5 36.20847 2 1 5
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## 13018 2 0.02458927 196 5 36.20847 2 1 5
## 13019 2 0.93684646 196 5 67.57203 2 1 5
## 13020 2 1.54501792 196 5 36.20847 3 1 4
## 13021 1 1.18011504 196 5 36.20847 3 1 4
## 13022 2 -0.21867931 196 5 55.02660 0 5 1
## 13023 1 1.78828650 196 5 36.20847 2 3 4
## 13024 1 2.09237223 196 5 36.20847 4 1 4
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## 13026 2 1.48420077 196 5 36.20847 3 1 5
## 13027 1 -0.09704502 196 5 36.20847 1 1 1
## 13028 2 0.14622356 196 5 36.20847 1 1 1
## 13029 2 -0.58358219 196 5 36.20847 2 1 5
## 13030 1 2.70054369 196 5 36.20847 5 1 4
## 13031 2 1.72746935 196 5 36.20847 1 1 5
## 13032 2 1.36256648 196 5 36.20847 3 1 5
## 13033 2 2.03155508 196 5 36.20847 4 5 5
## 13034 2 -1.31338794 196 5 36.20847 0 6 6
## 13035 2 0.08540642 196 5 67.57203 2 1 5
## 13036 2 -1.19175365 196 5 55.02660 0 6 6
## 13037 2 -0.88766792 196 5 36.20847 0 1 1
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## 13039 2 -1.13093650 196 5 42.48118 0 6 6
## 13040 2 -0.34031361 196 5 67.57203 1 1 3
## 13041 2 -0.82685077 196 5 55.02660 0 6 1
## 13042 2 -0.21867931 196 5 48.75389 2 1 3
## 13043 1 -0.15786217 196 5 36.20847 2 1 1
## 13044 1 -0.94848506 196 5 67.57203 0 2 1
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## 13046 2 0.57194358 196 5 42.48118 2 1 3
## 13047 1 0.20704071 196 5 48.75389 1 1 1
## 13048 2 -0.15786217 196 5 42.48118 2 1 3
## 13049 2 -0.52276504 196 5 42.48118 2 1 1
## 13050 1 0.32867500 196 5 48.75389 1 1 1
## 13051 2 -0.46194790 196 5 48.75389 1 1 1
## 13052 1 0.75439502 196 5 42.48118 2 1 4
## 13053 1 -0.21867931 196 5 36.20847 4 1 1
## 13054 2 0.02458927 196 5 42.48118 2 1 5
## 13055 2 -0.64439934 196 5 36.20847 1 1 3
## 13056 2 -0.52276504 196 5 36.20847 1 1 1
## 13057 1 0.69357787 196 5 36.20847 2 1 4
## 13058 2 0.26785785 196 5 48.75389 2 1 1
## 13059 1 -0.70521648 196 5 67.57203 0 6 1
## 13060 2 0.32867500 196 5 67.57203 3 1 5
## 13061 2 -1.31338794 196 5 67.57203 0 6 6
## 13062 2 -1.19175365 196 5 42.48118 0 6 6
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## 13065 2 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 6
## 13066 2 -0.76603363 196 5 67.57203 1 1 5
## 13067 1 -0.52276504 196 5 36.20847 0 6 7
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## 13071 2 0.14622356 196 5 55.02660 1 1 5
## 13072 2 1.05848075 196 5 36.20847 2 1 5
## 13073 1 0.99766360 196 5 36.20847 2 1 3
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## 13083 1 0.26785785 196 5 61.29932 2 1 1
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## 13105 2 -0.34031361 196 5 67.57203 2 1 5
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## 13130 1 2.03155508 196 5 48.75389 3 1 4
## 13131 1 0.26785785 196 5 42.48118 2 1 3
## 13132 1 -1.19175365 196 5 67.57203 1 1 3
## 13133 1 0.20704071 196 5 48.75389 2 1 3
## 13134 1 0.20704071 196 5 42.48118 0 6 1
## 13135 2 -0.09704502 196 5 42.48118 4 1 5
## 13136 1 0.20704071 196 5 42.48118 2 1 3
## 13137 1 0.87602931 196 5 48.75389 3 1 4
## 13138 2 0.51112644 196 5 42.48118 2 1 5
## 13139 2 0.20704071 196 5 61.29932 2 1 5
## 13140 2 0.81521217 196 5 42.48118 4 1 5
## 13141 2 1.72746935 196 5 42.48118 5 5 5
## 13142 2 -0.70521648 196 5 36.20847 2 1 1
## 13143 2 0.87602931 196 5 42.48118 2 1 5
## 13144 2 -1.13093650 196 5 42.48118 0 6 1
## 13145 2 -1.00930221 196 5 61.29932 1 1 3
## 13146 2 -1.37420509 196 5 36.20847 0 6 6
## 13147 2 1.42338362 196 5 42.48118 4 1 4
## 13148 2 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 6
## 13149 2 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 6
## 13150 2 3.00462942 196 5 36.20847 3 5 5
## 13151 2 0.75439502 196 5 67.57203 2 1 1
## 13152 2 0.63276073 196 5 48.75389 2 1 1
## 13153 1 0.57194358 196 5 48.75389 0 6 1
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## 13155 1 0.75439502 196 5 48.75389 3 1 1
## 13156 1 0.81521217 196 5 55.02660 1 1 1
## 13157 2 0.81521217 196 5 42.48118 3 3 4
## 13159 2 0.93684646 196 5 42.48118 2 1 5
## 13160 1 0.99766360 196 5 42.48118 2 1 3
## 13161 2 0.81521217 196 5 36.20847 4 1 5
## 13162 1 -0.09704502 196 5 67.57203 2 1 1
## 13163 1 0.99766360 196 5 36.20847 1 1 8
## 13164 1 -0.88766792 196 5 55.02660 0 6 2
## 13165 2 -1.43502223 196 5 67.57203 0 6 6
## 13166 2 0.87602931 196 5 48.75389 3 1 5
## 13167 2 -0.94848506 196 5 67.57203 0 6 2
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## 13169 2 0.75439502 196 5 55.02660 2 1 4
## 13170 1 1.05848075 196 5 67.57203 3 1 8
## 13171 2 0.93684646 196 5 55.02660 2 1 5
## 13172 2 -0.03622788 196 5 42.48118 3 1 1
## 13173 2 0.32867500 196 5 48.75389 0 2 3
## 13174 2 0.51112644 196 5 48.75389 3 1 1
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## 13179 2 0.20704071 196 5 48.75389 2 1 2
## 13180 1 0.32867500 196 5 55.02660 4 1 3
## 13181 1 -0.70521648 196 5 61.29932 0 2 1
## 13182 2 -0.40113075 196 5 42.48118 2 1 3
## 13183 2 1.54501792 196 5 42.48118 4 1 5
## 13184 2 0.38949214 196 5 42.48118 5 1 5
## 13185 1 1.72746935 196 5 48.75389 6 1 4
## 13187 1 -1.43502223 196 5 61.29932 0 1 6
## 13188 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 8
## 13189 1 -0.82685077 196 5 61.29932 2 1 3
## 13190 2 -1.13093650 196 5 55.02660 0 6 8
## 13191 1 -0.52276504 196 5 55.02660 2 1 1
## 13193 2 -1.13093650 196 5 55.02660 0 6 6
## 13194 1 -0.21867931 196 5 55.02660 2 3 1
## 13195 2 -1.13093650 196 5 67.57203 0 6 2
## 13196 1 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 1
## 13197 2 0.87602931 196 5 48.75389 2 1 3
## 13198 1 -1.37420509 196 5 67.57203 0 6 8
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## 13202 1 -1.43502223 196 5 67.57203 0 6 8
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## 13211 1 -1.07011936 196 5 61.29932 0 6 2
## 13213 2 -1.07011936 196 5 55.02660 0 6 1
## 13214 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 6 1
## 13215 2 -0.82685077 196 5 36.20847 3 1 5
## 13216 1 -0.88766792 196 5 67.57203 1 1 1
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## 13218 2 -0.34031361 196 5 67.57203 3 1 5
## 13219 1 -0.58358219 196 5 42.48118 2 1 1
## 13220 2 -1.13093650 196 5 61.29932 0 6 7
## 13221 1 -0.27949646 196 5 67.57203 3 1 1
## 13222 2 -0.70521648 196 5 48.75389 3 1 1
## 13223 1 0.93684646 196 5 55.02660 2 1 2
## 13224 2 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 1
## 13225 1 -0.64439934 196 5 61.29932 0 6 1
## 13226 1 -0.52276504 196 5 67.57203 2 1 3
## 13227 2 -1.25257079 196 5 48.75389 0 6 2
## 13228 1 -0.40113075 196 5 61.29932 1 1 1
## 13229 2 -1.31338794 196 5 55.02660 0 6 1
## 13230 2 -1.49583938 196 5 61.29932 0 6 6
## 13231 1 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 6
## 13232 2 -1.37420509 196 5 61.29932 2 1 5
## 13233 1 -1.19175365 196 5 61.29932 2 1 1
## 13234 2 0.81521217 196 5 61.29932 2 5 5
## 13235 2 -1.07011936 196 5 61.29932 1 1 1
## 13236 1 -0.94848506 196 5 55.02660 0 6 1
## 13237 2 0.20704071 196 5 55.02660 3 1 5
## 13238 2 -1.19175365 196 5 67.57203 0 6 6
## 13239 2 -1.19175365 196 5 48.75389 0 6 2
## 13240 1 -0.58358219 196 5 67.57203 0 6 1
## 13241 2 0.38949214 196 5 36.20847 3 1 1
## 13242 2 -0.82685077 196 5 55.02660 1 1 1
## 13243 2 0.57194358 196 5 55.02660 2 1 1
## 13244 2 0.02458927 196 5 48.75389 2 1 5
## 13245 1 -0.03622788 196 5 42.48118 2 1 1
## 13246 2 -0.27949646 196 5 55.02660 3 1 1
## 13247 2 0.99766360 196 5 48.75389 5 5 4
## 13248 2 0.99766360 196 5 67.57203 2 1 1
## 13249 2 0.08540642 196 5 48.75389 2 1 5
## 13250 1 1.42338362 196 5 67.57203 2 1 1
## 13251 2 0.08540642 196 5 67.57203 5 1 2
## 13252 2 0.99766360 196 5 55.02660 2 1 5
## 13253 1 1.42338362 196 5 55.02660 2 1 4
## 13254 2 -0.40113075 196 5 55.02660 2 1 1
## 13255 1 0.32867500 196 5 55.02660 2 1 1
## 13256 2 0.38949214 196 5 55.02660 3 1 1
## 13257 1 0.26785785 196 5 67.57203 0 6 1
## 13258 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 6 1
## 13259 1 -1.07011936 196 5 48.75389 0 6 1
## 13260 2 0.20704071 196 5 48.75389 3 1 1
## 13261 1 -1.13093650 196 5 61.29932 0 6 1
## 13262 1 -1.07011936 196 5 61.29932 0 6 1
## 13263 1 -1.13093650 196 5 61.29932 0 6 1
## 13264 1 0.69357787 196 5 48.75389 3 1 1
## 13265 1 -1.25257079 196 5 61.29932 0 6 1
## 13266 1 0.87602931 196 5 61.29932 4 3 2
## 13267 1 -1.00930221 196 5 42.48118 0 6 2
## 13268 2 -0.27949646 196 5 36.20847 3 1 5
## 13269 1 -0.46194790 196 5 48.75389 3 1 1
## 13270 2 0.45030929 196 5 36.20847 3 1 5
## 13271 2 -1.31338794 196 5 36.20847 0 6 2
## 13272 1 0.51112644 196 5 42.48118 2 1 1
## 13273 2 1.36256648 196 5 55.02660 3 1 5
## 13274 1 -0.34031361 196 5 42.48118 2 1 1
## 13275 2 -0.46194790 196 5 67.57203 1 1 1
## 13276 2 0.63276073 196 5 67.57203 3 1 2
## 13277 2 1.84910365 196 5 67.57203 4 5 4
## 13278 2 0.38949214 196 5 36.20847 2 1 5
## 13279 2 -0.27949646 196 5 36.20847 5 1 5
## 13280 2 -1.43502223 196 5 36.20847 0 6 6
## 13281 1 0.38949214 196 5 42.48118 3 1 1
## 13282 1 -0.40113075 196 5 36.20847 2 1 1
## 13283 1 0.45030929 196 5 36.20847 4 1 7
## 13284 2 0.14622356 196 5 42.48118 2 1 1
## 13285 2 0.14622356 196 5 55.02660 1 1 1
## 13286 1 -0.82685077 196 5 61.29932 0 6 1
## 13287 2 0.20704071 196 5 48.75389 3 1 5
## 13288 1 -0.40113075 196 5 48.75389 3 1 1
## 13289 2 -0.70521648 196 5 42.48118 1 1 2
## 13290 2 0.14622356 196 5 36.20847 3 1 5
## 13291 1 0.14622356 196 5 55.02660 3 1 1
## 13292 1 -0.15786217 196 5 48.75389 0 1 1
## 13293 2 -1.37420509 196 5 67.57203 0 6 6
## 13294 2 1.54501792 196 5 48.75389 2 1 5
## 13295 1 -0.15786217 196 5 36.20847 2 1 1
## 13296 2 0.26785785 196 5 55.02660 4 1 1
## 13297 2 0.26785785 196 5 36.20847 2 1 5
## 13298 2 -0.64439934 196 5 61.29932 0 1 1
## 13299 2 -1.19175365 196 5 61.29932 0 6 2
## 13300 2 -0.52276504 196 5 48.75389 2 1 1
## 13301 2 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 7
## 13302 2 0.26785785 196 5 61.29932 2 3 1
## 13303 2 0.38949214 196 5 48.75389 3 1 1
## 13304 2 -0.88766792 196 5 55.02660 1 2 3
## 13305 1 -0.03622788 196 5 42.48118 0 6 1
## 13306 1 -0.70521648 196 5 67.57203 0 6 1
## 13307 1 0.51112644 196 5 61.29932 1 2 1
## 13308 1 -0.82685077 196 5 61.29932 0 6 1
## 13309 1 0.99766360 196 5 48.75389 3 1 4
## 13310 1 -0.76603363 196 5 67.57203 0 1 3
## 13311 1 1.05848075 196 5 36.20847 3 1 3
## 13312 1 0.93684646 196 5 61.29932 1 1 1
## 13313 2 -1.37420509 196 5 67.57203 0 6 6
## 13314 1 0.26785785 196 5 48.75389 0 6 1
## 13315 1 0.08540642 196 5 48.75389 2 1 1
## 13316 2 -1.07011936 196 5 61.29932 0 6 2
## 13317 2 -0.46194790 196 5 42.48118 3 1 1
## 13318 1 -1.13093650 196 5 61.29932 0 6 1
## 13319 1 -0.70521648 196 5 67.57203 1 1 3
## 13320 1 -1.00930221 196 5 67.57203 0 6 1
## 13321 1 -1.43502223 196 5 67.57203 0 6 6
## 13322 1 0.87602931 196 5 48.75389 2 1 1
## 13323 1 0.57194358 196 5 48.75389 2 3 1
## 13324 2 0.26785785 196 5 42.48118 2 3 7
## 13325 2 1.05848075 196 5 36.20847 3 1 1
## 13326 2 -0.70521648 196 5 61.29932 0 6 1
## 13327 2 -0.70521648 196 5 61.29932 2 1 1
## 13328 2 -0.27949646 196 5 61.29932 2 1 3
## 13329 2 -0.70521648 196 5 55.02660 0 6 2
## 13330 2 0.63276073 196 5 55.02660 4 1 3
## 13331 2 -0.94848506 196 5 61.29932 0 6 1
## 13332 2 0.57194358 196 5 36.20847 0 6 1
## 13333 1 1.60583506 196 5 55.02660 2 1 4
## 13334 2 -1.00930221 196 5 67.57203 0 6 1
## 13335 1 1.18011504 196 5 42.48118 3 1 1
## 13337 2 -1.13093650 196 5 48.75389 0 6 1
## 13338 2 -1.07011936 196 5 67.57203 1 1 1
## 13339 1 -1.13093650 196 5 61.29932 0 6 1
## 13340 1 0.08540642 196 5 61.29932 2 1 1
## 13341 1 -0.70521648 196 5 61.29932 1 1 1
## 13342 2 -1.07011936 196 5 67.57203 0 6 6
## 13343 2 1.30174933 196 5 36.20847 3 1 5
## 13344 2 0.02458927 196 5 36.20847 2 1 5
## 13345 2 -1.07011936 196 5 42.48118 0 6 7
## 13346 1 0.69357787 196 5 36.20847 2 1 1
## 13347 1 -1.13093650 196 5 67.57203 0 6 1
## 13348 2 0.02458927 196 5 42.48118 3 1 1
## 13349 1 -1.43502223 196 5 48.75389 0 6 6
## 13350 2 0.02458927 196 5 55.02660 2 1 5
## 13351 1 -1.07011936 196 5 55.02660 0 6 6
## 13352 1 -0.46194790 196 5 61.29932 0 6 1
## 13353 1 -1.00930221 196 5 61.29932 0 6 1
## 13354 1 -0.58358219 196 5 61.29932 0 6 1
## 13355 2 -0.34031361 196 5 55.02660 2 4 3
## 13356 2 -0.70521648 196 5 67.57203 0 6 1
## 13357 2 -1.07011936 196 5 61.29932 0 6 1
## 13358 2 -1.07011936 196 5 67.57203 0 1 7
## 13359 2 1.30174933 196 5 55.02660 5 1 5
## 13361 2 0.99766360 196 5 42.48118 3 1 5
## 13362 2 0.02458927 196 5 61.29932 2 1 5
## 13363 2 0.20704071 196 5 42.48118 2 1 1
## 13364 1 -0.82685077 196 5 67.57203 0 6 1
## 13365 2 0.57194358 196 5 36.20847 1 1 1
## 13366 1 1.24093219 196 5 48.75389 0 1 4
## 13367 2 0.45030929 196 5 42.48118 2 1 1
## 13368 2 -0.88766792 196 5 61.29932 0 1 1
## 13369 2 -0.27949646 196 5 67.57203 2 1 1
## 13370 1 2.03155508 196 5 42.48118 4 1 4
## 13371 2 0.08540642 196 5 36.20847 5 1 5
## 13372 1 -0.70521648 196 5 61.29932 0 2 1
## 13374 2 0.51112644 196 5 67.57203 1 1 1
## 13375 2 0.38949214 196 5 42.48118 2 1 5
## 13376 2 0.45030929 196 5 42.48118 4 2 5
## 13377 2 -1.13093650 196 5 42.48118 0 6 7
## 13378 2 0.08540642 196 5 42.48118 4 1 1
## 13379 2 2.39645796 196 5 42.48118 6 5 4
## 13380 2 -1.07011936 196 5 55.02660 0 1 7
## 13381 1 -1.07011936 196 5 55.02660 0 6 1
## 13382 2 -1.37420509 196 5 36.20847 0 6 6
## 13383 2 1.18011504 196 5 36.20847 2 1 7
## 13384 1 -1.07011936 196 5 55.02660 0 6 1
## 13385 2 -0.03622788 196 5 61.29932 2 1 1
## 13386 2 -0.15786217 196 5 42.48118 2 1 1
## 13387 2 -0.52276504 196 5 36.20847 3 1 1
## 13388 2 0.63276073 196 5 55.02660 2 1 3
## 13389 2 -1.31338794 196 5 55.02660 0 6 1
## 13390 1 1.78828650 196 5 48.75389 2 1 4
## 13391 2 1.72746935 196 5 36.20847 7 1 4
## 13392 2 -0.15786217 196 5 36.20847 1 1 5
## 13393 2 -0.21867931 196 5 42.48118 2 1 1
## 13394 1 -1.25257079 196 5 67.57203 0 6 3
## 13395 1 -1.00930221 196 5 55.02660 0 6 7
## 13396 2 -1.07011936 196 5 55.02660 0 6 6
## 13397 2 -1.00930221 196 5 48.75389 0 6 6
## 13398 1 -1.13093650 196 5 55.02660 0 6 6
## 13399 1 -0.88766792 196 5 55.02660 0 6 1
## 13400 1 -0.34031361 196 5 48.75389 0 6 1
## 13401 2 -1.25257079 196 5 61.29932 0 6 6
## 13402 1 -1.37420509 196 5 61.29932 0 6 6
## 13403 1 -0.70521648 196 5 42.48118 0 6 1
## 13404 1 -0.52276504 196 5 61.29932 1 1 1
## 13405 2 -1.00930221 196 5 48.75389 0 6 1
## 13406 1 0.87602931 196 5 55.02660 3 1 1
## 13407 2 0.20704071 196 5 48.75389 2 1 1
## 13408 2 -0.15786217 196 5 42.48118 2 1 3
## 13409 2 0.20704071 196 5 48.75389 2 1 1
## 13410 2 0.08540642 196 5 48.75389 2 1 1
## 13411 2 -1.13093650 196 5 67.57203 0 6 1
## 13412 1 0.51112644 196 5 42.48118 3 1 1
## 13413 2 -0.94848506 196 5 48.75389 1 1 1
## 13414 2 -1.13093650 196 5 48.75389 0 6 1
## 13415 1 -0.88766792 196 5 42.48118 0 6 1
## 13416 2 -0.21867931 196 5 42.48118 3 3 1
## 13417 1 -0.03622788 196 5 67.57203 2 3 3
## 13418 1 -1.13093650 196 5 36.20847 0 6 1
## 13419 2 -1.00930221 196 5 61.29932 0 6 1
## 13420 1 0.93684646 196 5 55.02660 3 1 1
## 13421 1 -1.31338794 196 5 48.75389 0 6 1
## 13422 2 0.45030929 196 5 48.75389 2 1 1
## 13423 1 1.84910365 196 5 55.02660 3 1 4
## 13424 2 0.45030929 196 5 55.02660 2 1 5
## 13425 1 0.63276073 196 5 61.29932 2 3 1
## 13426 1 0.69357787 196 5 61.29932 2 1 1
## 13427 1 2.15318938 196 5 42.48118 5 5 2
## 13428 2 1.05848075 196 5 48.75389 3 1 5
## 13429 1 -0.70521648 196 5 55.02660 0 6 1
## 13430 1 -0.94848506 196 5 55.02660 0 6 1
## 13431 1 -0.70521648 196 5 42.48118 1 1 1
## 13432 1 -1.13093650 196 5 55.02660 0 6 8
## 13433 2 -1.37420509 196 5 61.29932 0 6 1
## 13434 2 -0.76603363 196 5 36.20847 1 1 1
## 13435 1 0.26785785 196 5 42.48118 2 1 1
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## # ℹ 95 more rows
## # ℹ 5 more variables: lifeexpectancy <dbl[,1]>, gini <dbl[,1]>,
## # femalemale_primedu <dbl[,1]>, hardship_index <dbl[,1]>, country <chr>countryfacts <- countryfacts %>%
dplyr::select(label, code, hardship_index)
countryfacts## # A tibble: 105 × 3
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## 8108 1 Canada CAN -0.82944905
## 8109 1 Canada CAN -0.82944905
## 8110 1 Canada CAN -0.82944905
## 8111 1 Canada CAN -0.82944905
## 8112 1 Canada CAN -0.82944905
## 8113 1 Canada CAN -0.82944905
## 8114 1 Canada CAN -0.82944905
## 8115 1 Canada CAN -0.82944905
## 8116 1 Canada CAN -0.82944905
## 8117 1 Canada CAN -0.82944905
## 8118 1 Canada CAN -0.82944905
## 8119 1 Canada CAN -0.82944905
## 8120 1 Canada CAN -0.82944905
## 8121 1 Canada CAN -0.82944905
## 8122 1 Canada CAN -0.82944905
## 8123 1 Canada CAN -0.82944905
## 8124 1 Canada CAN -0.82944905
## 8125 1 Canada CAN -0.82944905
## 8126 1 Canada CAN -0.82944905
## 8127 1 Canada CAN -0.82944905
## 8128 1 Canada CAN -0.82944905
## 8129 1 Canada CAN -0.82944905
## 8130 1 Canada CAN -0.82944905
## 8131 0 Canada CAN -0.82944905
## 8132 1 Canada CAN -0.82944905
## 8133 1 Canada CAN -0.82944905
## 8134 1 Canada CAN -0.82944905
## 8135 1 Canada CAN -0.82944905
## 8136 1 Canada CAN -0.82944905
## 8137 1 Canada CAN -0.82944905
## 8138 1 Canada CAN -0.82944905
## 8139 1 Canada CAN -0.82944905
## 8140 1 Canada CAN -0.82944905
## 8141 1 Canada CAN -0.82944905
## 8142 1 Canada CAN -0.82944905
## 8143 1 Canada CAN -0.82944905
## 8144 0 Canada CAN -0.82944905
## 8145 1 Canada CAN -0.82944905
## 8146 1 Canada CAN -0.82944905
## 8147 1 Canada CAN -0.82944905
## 8148 1 Canada CAN -0.82944905
## 8149 1 Canada CAN -0.82944905
## 8150 1 Canada CAN -0.82944905
## 8151 1 Canada CAN -0.82944905
## 8152 1 Canada CAN -0.82944905
## 8153 1 Canada CAN -0.82944905
## 8154 1 Canada CAN -0.82944905
## 8155 1 Canada CAN -0.82944905
## 8156 1 Canada CAN -0.82944905
## 8157 1 Canada CAN -0.82944905
## 8158 1 Canada CAN -0.82944905
## 8159 1 Canada CAN -0.82944905
## 8160 1 Canada CAN -0.82944905
## 8161 1 Canada CAN -0.82944905
## 8162 1 Canada CAN -0.82944905
## 8163 1 Canada CAN -0.82944905
## 8164 1 Canada CAN -0.82944905
## 8165 1 Canada CAN -0.82944905
## 8166 1 Canada CAN -0.82944905
## 8167 1 Canada CAN -0.82944905
## 8168 1 Canada CAN -0.82944905
## 8169 1 Canada CAN -0.82944905
## 8170 1 Canada CAN -0.82944905
## 8171 1 Canada CAN -0.82944905
## 8172 1 Canada CAN -0.82944905
## 8173 1 Canada CAN -0.82944905
## 8174 1 Canada CAN -0.82944905
## 8175 1 Canada CAN -0.82944905
## 8176 1 Canada CAN -0.82944905
## 8177 1 Canada CAN -0.82944905
## 8178 1 Canada CAN -0.82944905
## 8179 1 Canada CAN -0.82944905
## 8180 1 Canada CAN -0.82944905
## 8181 1 Canada CAN -0.82944905
## 8182 1 Canada CAN -0.82944905
## 8183 1 Canada CAN -0.82944905
## 8184 1 Canada CAN -0.82944905
## 8185 1 Canada CAN -0.82944905
## 8186 1 Canada CAN -0.82944905
## 8187 1 Canada CAN -0.82944905
## 8188 1 Canada CAN -0.82944905
## 8189 1 Canada CAN -0.82944905
## 8190 1 Canada CAN -0.82944905
## 8191 1 Canada CAN -0.82944905
## 8192 1 Canada CAN -0.82944905
## 8193 1 Canada CAN -0.82944905
## 8194 1 Canada CAN -0.82944905
## 8195 1 Canada CAN -0.82944905
## 8196 1 Canada CAN -0.82944905
## 8197 1 Canada CAN -0.82944905
## 8198 1 Canada CAN -0.82944905
## 8199 1 Canada CAN -0.82944905
## 8200 0 Canada CAN -0.82944905
## 8201 1 Canada CAN -0.82944905
## 8202 1 Canada CAN -0.82944905
## 8203 1 Canada CAN -0.82944905
## 8204 1 Canada CAN -0.82944905
## 8205 1 Canada CAN -0.82944905
## 8206 1 Canada CAN -0.82944905
## 8207 1 Canada CAN -0.82944905
## 8208 1 Canada CAN -0.82944905
## 8209 1 Canada CAN -0.82944905
## 8210 1 Canada CAN -0.82944905
## 8211 1 Canada CAN -0.82944905
## 8212 1 Canada CAN -0.82944905
## 8213 0 Canada CAN -0.82944905
## 8214 1 Canada CAN -0.82944905
## 8215 1 Canada CAN -0.82944905
## 8216 1 Canada CAN -0.82944905
## 8217 1 Canada CAN -0.82944905
## 8218 1 Canada CAN -0.82944905
## 8219 1 Canada CAN -0.82944905
## 8220 1 Canada CAN -0.82944905
## 8221 1 Canada CAN -0.82944905
## 8222 1 Canada CAN -0.82944905
## 8223 1 Canada CAN -0.82944905
## 8224 1 Canada CAN -0.82944905
## 8225 1 Canada CAN -0.82944905
## 8226 1 Canada CAN -0.82944905
## 8227 1 Canada CAN -0.82944905
## 8228 1 Canada CAN -0.82944905
## 8229 0 Canada CAN -0.82944905
## 8230 1 Canada CAN -0.82944905
## 8231 1 Canada CAN -0.82944905
## 8232 1 Canada CAN -0.82944905
## 8233 1 Canada CAN -0.82944905
## 8234 1 Canada CAN -0.82944905
## 8235 1 Canada CAN -0.82944905
## 8236 1 Canada CAN -0.82944905
## 8237 1 Canada CAN -0.82944905
## 8238 1 Canada CAN -0.82944905
## 8239 0 Canada CAN -0.82944905
## 8240 1 Canada CAN -0.82944905
## 8241 1 Canada CAN -0.82944905
## 8242 1 Canada CAN -0.82944905
## 8243 1 Canada CAN -0.82944905
## 8244 1 Canada CAN -0.82944905
## 8245 1 Canada CAN -0.82944905
## 8246 1 Canada CAN -0.82944905
## 8247 1 Canada CAN -0.82944905
## 8248 1 Canada CAN -0.82944905
## 8249 1 Canada CAN -0.82944905
## 8250 1 Canada CAN -0.82944905
## 8251 1 Canada CAN -0.82944905
## 8252 1 Canada CAN -0.82944905
## 8253 1 Canada CAN -0.82944905
## 8254 1 Canada CAN -0.82944905
## 8255 1 Canada CAN -0.82944905
## 8256 1 Canada CAN -0.82944905
## 8257 1 Canada CAN -0.82944905
## 8258 1 Canada CAN -0.82944905
## 8259 1 Canada CAN -0.82944905
## 8260 1 Canada CAN -0.82944905
## 8261 1 Canada CAN -0.82944905
## 8262 1 Canada CAN -0.82944905
## 8263 1 Canada CAN -0.82944905
## 8264 1 Canada CAN -0.82944905
## 8265 1 Canada CAN -0.82944905
## 8266 1 Canada CAN -0.82944905
## 8267 1 Canada CAN -0.82944905
## 8268 1 Canada CAN -0.82944905
## 8269 1 Canada CAN -0.82944905
## 8270 1 Canada CAN -0.82944905
## 8271 1 Canada CAN -0.82944905
## 8272 1 Canada CAN -0.82944905
## 8273 1 Canada CAN -0.82944905
## 8274 1 Canada CAN -0.82944905
## 8275 0 Canada CAN -0.82944905
## 8276 1 Canada CAN -0.82944905
## 8277 0 Canada CAN -0.82944905
## 8278 1 Canada CAN -0.82944905
## 8279 1 Canada CAN -0.82944905
## 8280 1 Canada CAN -0.82944905
## 8281 1 Canada CAN -0.82944905
## 8282 1 Canada CAN -0.82944905
## 8283 1 Canada CAN -0.82944905
## 8284 1 Canada CAN -0.82944905
## 8285 1 Canada CAN -0.82944905
## 8286 1 Canada CAN -0.82944905
## 8287 1 Canada CAN -0.82944905
## 8288 1 Canada CAN -0.82944905
## 8289 1 Canada CAN -0.82944905
## 8290 1 Canada CAN -0.82944905
## 8291 1 Canada CAN -0.82944905
## 8292 1 Canada CAN -0.82944905
## 8293 1 Canada CAN -0.82944905
## 8294 1 Canada CAN -0.82944905
## 8295 1 Canada CAN -0.82944905
## 8296 1 Canada CAN -0.82944905
## 8297 1 Canada CAN -0.82944905
## 8298 1 Canada CAN -0.82944905
## 8299 1 Canada CAN -0.82944905
## 8300 1 Canada CAN -0.82944905
## 8301 1 Canada CAN -0.82944905
## 8302 1 Canada CAN -0.82944905
## 8303 1 Canada CAN -0.82944905
## 8304 1 Canada CAN -0.82944905
## 8305 1 Canada CAN -0.82944905
## 8306 1 Canada CAN -0.82944905
## 8307 1 Canada CAN -0.82944905
## 8308 1 Canada CAN -0.82944905
## 8309 0 Canada CAN -0.82944905
## 8310 1 Canada CAN -0.82944905
## 8311 1 Canada CAN -0.82944905
## 8312 1 Canada CAN -0.82944905
## 8313 1 Canada CAN -0.82944905
## 8314 1 Canada CAN -0.82944905
## 8315 1 Canada CAN -0.82944905
## 8316 1 Canada CAN -0.82944905
## 8317 1 Canada CAN -0.82944905
## 8318 1 Canada CAN -0.82944905
## 8319 1 Canada CAN -0.82944905
## 8320 1 Canada CAN -0.82944905
## 8321 1 Canada CAN -0.82944905
## 8322 1 Canada CAN -0.82944905
## 8323 1 Canada CAN -0.82944905
## 8324 1 Canada CAN -0.82944905
## 8325 1 Canada CAN -0.82944905
## 8326 1 Canada CAN -0.82944905
## 8327 1 Canada CAN -0.82944905
## 8328 1 Canada CAN -0.82944905
## 8329 1 Canada CAN -0.82944905
## 8330 1 Canada CAN -0.82944905
## 8331 1 Canada CAN -0.82944905
## 8332 1 Canada CAN -0.82944905
## 8333 1 Canada CAN -0.82944905
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 141293 rows ]unique(mixed_model_data$country)## [1] "Andorra" "Argentina" "Australia"
## [4] "Brazil" "Bulgaria" "Burkina Faso"
## [7] "Canada" "Cyprus (G)" "Chile"
## [10] "China" "Egypt" "Ethiopia"
## [13] "Finland" "France" "Georgia"
## [16] "Germany" "Ghana" "Hungary"
## [19] "India" "Indonesia" "Iran"
## [22] "Japan" "Malaysia" "Mali"
## [25] "Mexico" "Moldova" "Morocco"
## [28] "Netherlands" "Norway" "Peru"
## [31] "Poland" "Romania" "Russia"
## [34] "Rwanda" "Serbia and Montenegro" "Slovenia"
## [37] "South Africa" "South Korea" "Spain"
## [40] "Sweden" "Switzerland" "Taiwan"
## [43] "Thailand" "Trinidad and Tobago" "Turkey"
## [46] "Ukraine" "United Kingdom" "Uruguay"
## [49] "Viet Nam" "Zambia" "Algeria"
## [52] "Armenia" "Azerbaijan" "Belarus"
## [55] "Colombia" "Ecuador" "Estonia"
## [58] "Haiti" "Iraq" "Jordan"
## [61] "Kazakhstan" "Kuwait" "Kyrgyzstan"
## [64] "Lebanon" "Libya" "New Zealand"
## [67] "Nigeria" "Pakistan" "Palestine"
## [70] "Philippines" "Qatar" "Singapore"
## [73] "Tunisia" "United States" "Uzbekistan"
## [76] "Yemen" "Zimbabwe"# Clean data
mixed_model_data <- na.omit(mixed_model_data) # remove all NA's
mixed_model_data <- mixed_model_data[complete.cases(mixed_model_data), ]
# Define the lmer model and assign it to 'model_2'
mixed_model_data$children <- factor(mixed_model_data$children)
mixed_model_data$married <- factor(mixed_model_data$married)
mixed_model_data$education <- factor(mixed_model_data$education)
mixed_model_data$employed <- factor(mixed_model_data$employed)
# Modelle anpassen
model0_wvs <- lmer(risktaking ~ 1 + (1|country), data = mixed_model_data)
model1_wvs <- lmer(risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country),
data = mixed_model_data,
control = lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000)))
summary_model1_wvs = summary(model1_wvs)
summary_model1_wvs## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country)
## Data: mixed_model_data
## Control: lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
##
## REML criterion at convergence: 1081546
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.4737 -0.7821 -0.0770 0.7536 3.2222
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 6.6288 2.5747
## age 0.7621 0.8730 0.30
## gender 0.8758 0.9358 0.13 0.27
## Residual 84.7083 9.2037
## Number of obs: 148527, groups: country, 76
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 51.4106 0.2979 75.2113 172.57 <2e-16 ***
## age -2.0093 0.1042 73.1214 -19.28 <2e-16 ***
## gender -2.3188 0.1195 72.3696 -19.41 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age
## age 0.291
## gender 0.072 0.236model2_wvs <- lmer(risktaking ~ 1 + age + gender + children + married + education + employed +
(1 + age + gender + children + employed + married | country),
data = mixed_model_data, control = lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000)))
summary_model2_wvs = summary(model2_wvs)
summary_model2_wvs## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age + gender + children + married + education +
## employed + (1 + age + gender + children + employed + married |
## country)
## Data: mixed_model_data
## Control: lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
##
## REML criterion at convergence: 1080178
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5457 -0.7815 -0.0813 0.7425 3.1678
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 5.4742 2.3397
## age 0.5367 0.7326 0.24
## gender 0.9309 0.9648 0.03 0.24
## children1 0.7905 0.8891 0.07 0.19 0.11
## employed1 0.3136 0.5600 0.04 0.03 0.02 -0.27
## married1 0.4125 0.6423 0.22 0.43 0.57 0.20 -0.13
## Residual 83.8243 9.1556
## Number of obs: 148527, groups: country, 76
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.205e+01 2.811e-01 8.000e+01 185.147 < 2e-16 ***
## age -1.478e+00 9.081e-02 7.228e+01 -16.275 < 2e-16 ***
## gender -2.172e+00 1.235e-01 7.259e+01 -17.597 < 2e-16 ***
## children1 -1.275e+00 1.285e-01 7.199e+01 -9.920 4.15e-15 ***
## married1 -8.372e-01 9.878e-02 6.267e+01 -8.475 5.48e-12 ***
## education1 7.813e-01 6.493e-02 1.407e+05 12.033 < 2e-16 ***
## employed1 1.057e-01 8.595e-02 7.071e+01 1.229 0.223
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age gender chldr1 marrd1 edctn1
## age 0.224
## gender -0.022 0.212
## children1 -0.016 0.047 0.032
## married1 0.134 0.297 0.409 -0.083
## education1 -0.172 0.081 0.013 0.026 -0.013
## employed1 -0.029 0.061 0.083 -0.203 -0.099 -0.063model3_wvs <- lmer(risktaking ~ 1 + age * hardship_index + gender * hardship_index + married + children +
education + employed +
(1 + age + married + children + education + employed | country),
data = mixed_model_data,
REML = FALSE, # Dies ist der korrekte Ort für den REML-Parameter
control = lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000)))
summary_model3_wvs = summary(model3_wvs)
summary_model3_wvs## Linear mixed model fit by maximum likelihood . t-tests use Satterthwaite's
## method [lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age * hardship_index + gender * hardship_index +
## married + children + education + employed + (1 + age + married +
## children + education + employed | country)
## Data: mixed_model_data
## Control: lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
##
## AIC BIC logLik deviance df.resid
## 1080312.6 1080629.7 -540124.3 1080248.6 148495
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.57260 -0.78112 -0.08068 0.74717 3.13282
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 5.3895 2.3215
## age 0.3893 0.6240 0.18
## married1 0.3918 0.6259 0.12 0.14
## children1 0.7922 0.8901 0.10 0.07 0.25
## education1 0.6131 0.7830 -0.20 0.02 0.07 -0.14
## employed1 0.2795 0.5286 0.01 0.08 -0.29 -0.26 0.16
## Residual 83.9084 9.1602
## Number of obs: 148527, groups: country, 76
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.205e+01 2.823e-01 7.794e+01 184.401 < 2e-16 ***
## age -1.446e+00 7.980e-02 7.304e+01 -18.119 < 2e-16 ***
## hardship_index 4.558e-01 3.636e-01 7.728e+01 1.254 0.213676
## gender -2.085e+00 5.033e-02 1.295e+05 -41.423 < 2e-16 ***
## married1 -8.163e-01 9.780e-02 6.173e+01 -8.347 1.02e-11 ***
## children1 -1.302e+00 1.285e-01 7.604e+01 -10.129 9.39e-16 ***
## education1 7.783e-01 1.193e-01 5.096e+01 6.525 3.07e-08 ***
## employed1 1.038e-01 8.287e-02 7.354e+01 1.252 0.214361
## age:hardship_index 4.402e-01 1.072e-01 7.478e+01 4.108 0.000101 ***
## hardship_index:gender 5.672e-01 6.636e-02 6.341e+04 8.547 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age hrdsh_ gender marrd1 chldr1 edctn1 emply1 ag:hr_
## age 0.160
## hardshp_ndx 0.059 0.033
## gender -0.099 0.042 0.003
## married1 0.063 0.085 -0.005 0.045
## children1 0.005 -0.056 -0.003 -0.087 -0.055
## education1 -0.287 0.078 0.014 0.016 0.031 -0.071
## employed1 -0.053 0.095 0.006 0.147 -0.187 -0.187 0.048
## ag:hrdshp_n 0.032 0.083 0.193 0.002 -0.005 0.004 -0.002 -0.035
## hrdshp_ndx: -0.001 0.010 -0.093 0.051 -0.012 -0.006 0.006 0.029 0.024# ANOVA durchführen
anova_results <- list(
anova(model0_wvs, model1_wvs),
anova(model1_wvs, model2_wvs),
anova(model2_wvs, model3_wvs)
)## refitting model(s) with ML (instead of REML)
## refitting model(s) with ML (instead of REML)
## refitting model(s) with ML (instead of REML)# Ergebnisse der ANOVA ausgeben
print(anova_results)## [[1]]
## Data: mixed_model_data
## Models:
## model0_wvs: risktaking ~ 1 + (1 | country)
## model1_wvs: risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country)
## npar AIC BIC logLik deviance Chisq Df Pr(>Chisq)
## model0_wvs 3 1090781 1090811 -545387 1090775
## model1_wvs 10 1081560 1081659 -540770 1081540 9235.3 7 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## [[2]]
## Data: mixed_model_data
## Models:
## model1_wvs: risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country)
## model2_wvs: risktaking ~ 1 + age + gender + children + married + education + employed + (1 + age + gender + children + employed + married | country)
## npar AIC BIC logLik deviance Chisq Df Pr(>Chisq)
## model1_wvs 10 1081560 1081659 -540770 1081540
## model2_wvs 29 1080217 1080505 -540080 1080159 1380.2 19 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## [[3]]
## Data: mixed_model_data
## Models:
## model2_wvs: risktaking ~ 1 + age + gender + children + married + education + employed + (1 + age + gender + children + employed + married | country)
## model3_wvs: risktaking ~ 1 + age * hardship_index + gender * hardship_index + married + children + education + employed + (1 + age + married + children + education + employed | country)
## npar AIC BIC logLik deviance Chisq Df Pr(>Chisq)
## model2_wvs 29 1080217 1080505 -540080 1080159
## model3_wvs 32 1080313 1080630 -540124 1080249 0 3 1countryfacts$codeWVS <- countryfacts$code
# Create the modelcoefs data
modelcoefs <- ranef(model2_wvs)$country
modelcoefs$codeWVS <- row.names(modelcoefs)
# Combine the data
regiondata <- merge(modelcoefs, countryfacts, by = "codeWVS")coefsallmodels <- rbind(summary_model1_wvs$coefficients,
summary_model2_wvs$coefficients,
summary_model3_wvs$coefficients[c(1:2,4:8,3,9:10),])
print(coefsallmodels)## Estimate Std. Error df t value
## (Intercept) 51.4106035 0.29791775 75.21134 172.566436
## age -2.0092708 0.10422093 73.12142 -19.278956
## gender -2.3188142 0.11947773 72.36962 -19.407921
## (Intercept) 52.0463256 0.28110782 79.99574 185.147203
## age -1.4779265 0.09080937 72.28196 -16.275044
## gender -2.1724547 0.12345947 72.58934 -17.596501
## children1 -1.2747509 0.12849907 71.98600 -9.920312
## married1 -0.8371679 0.09877540 62.67200 -8.475470
## education1 0.7813398 0.06493467 140723.63485 12.032705
## employed1 0.1056692 0.08594866 70.70695 1.229446
## (Intercept) 52.0489164 0.28226003 77.94287 184.400592
## age -1.4458233 0.07979774 73.03578 -18.118600
## gender -2.0848993 0.05033214 129457.45174 -41.422823
## married1 -0.8163432 0.09780067 61.72644 -8.347010
## children1 -1.3016046 0.12849891 76.04329 -10.129305
## education1 0.7782576 0.11926431 50.96115 6.525486
## employed1 0.1037878 0.08286551 73.54489 1.252485
## hardship_index 0.4558484 0.36355896 77.28241 1.253850
## age:hardship_index 0.4401765 0.10716292 74.77964 4.107545
## hardship_index:gender 0.5671886 0.06635866 63413.21462 8.547319
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.722272e-99
## age 2.179352e-30
## gender 2.104141e-30
## (Intercept) 4.324749e-107
## age 7.087169e-26
## gender 6.755938e-28
## children1 4.145651e-15
## married1 5.483877e-12
## education1 2.483907e-33
## employed1 2.229803e-01
## (Intercept) 1.100553e-104
## age 9.759994e-29
## gender 0.000000e+00
## married1 1.023283e-11
## children1 9.394998e-16
## education1 3.066712e-08
## employed1 2.143612e-01
## hardship_index 2.136761e-01
## age:hardship_index 1.012025e-04
## hardship_index:gender 1.287310e-17gps_data <- haven::read_dta(paste0(base_path, "individual_new.dta"))
gps_data## # A tibble: 80,337 × 17
## country isocode ison region language date id_gallup wgt patience
## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000001 0.272 0.0472
## 2 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000002 0.272 -0.676
## 3 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000003 0.442 0.318
## 4 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000004 1.42 0.499
## 5 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000005 0.705 0.589
## 6 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000006 2.14 -0.585
## 7 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000007 0.515 -0.676
## 8 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000008 0.650 -0.614
## 9 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-05 7100800000009 0.722 0.302
## 10 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-05 7100800000010 0.272 -0.421
## # ℹ 80,327 more rows
## # ℹ 8 more variables: risktaking <dbl>, posrecip <dbl>, negrecip <dbl>,
## # altruism <dbl>, trust <dbl>, subj_math_skills <dbl>, gender <dbl>,
## # age <dbl+lbl>gps_data <- gps_data %>%
drop_na(country, isocode, risktaking, gender, age)
gps_data## # A tibble: 79,439 × 17
## country isocode ison region language date id_gallup wgt patience
## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000001 0.272 0.0472
## 2 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000002 0.272 -0.676
## 3 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000003 0.442 0.318
## 4 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000004 1.42 0.499
## 5 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000005 0.705 0.589
## 6 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000006 2.14 -0.585
## 7 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-08 7100800000007 0.515 -0.676
## 8 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-07 7100800000008 0.650 -0.614
## 9 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-05 7100800000009 0.722 0.302
## 10 Turkey TUR 792 Adana Turkish 2012-03-05 7100800000010 0.272 -0.421
## # ℹ 79,429 more rows
## # ℹ 8 more variables: risktaking <dbl>, posrecip <dbl>, negrecip <dbl>,
## # altruism <dbl>, trust <dbl>, subj_math_skills <dbl>, gender <dbl>,
## # age <dbl+lbl>#select only the variables of interest
gps_data <- gps_data %>%
dplyr::select(country, isocode, ison, risktaking, gender, age)
gps_data## # A tibble: 79,439 × 6
## country isocode ison risktaking gender age
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+lbl>
## 1 Turkey TUR 792 1.02 1 26 [26]
## 2 Turkey TUR 792 0.387 1 50 [50]
## 3 Turkey TUR 792 1.02 1 21 [21]
## 4 Turkey TUR 792 1.27 0 24 [24]
## 5 Turkey TUR 792 1.12 0 24 [24]
## 6 Turkey TUR 792 1.96 0 19 [19]
## 7 Turkey TUR 792 0.195 1 25 [25]
## 8 Turkey TUR 792 -0.618 0 40 [40]
## 9 Turkey TUR 792 -0.331 0 32 [32]
## 10 Turkey TUR 792 -0.869 0 34 [34]
## # ℹ 79,429 more rowsgps_data$risktaking = 10*scale(gps_data$risktaking, center=TRUE,scale=TRUE)+50
gps_data## # A tibble: 79,439 × 6
## country isocode ison risktaking[,1] gender age
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+lbl>
## 1 Turkey TUR 792 60.2 1 26 [26]
## 2 Turkey TUR 792 53.9 1 50 [50]
## 3 Turkey TUR 792 60.2 1 21 [21]
## 4 Turkey TUR 792 62.7 0 24 [24]
## 5 Turkey TUR 792 61.2 0 24 [24]
## 6 Turkey TUR 792 69.6 0 19 [19]
## 7 Turkey TUR 792 51.9 1 25 [25]
## 8 Turkey TUR 792 43.8 0 40 [40]
## 9 Turkey TUR 792 46.7 0 32 [32]
## 10 Turkey TUR 792 41.3 0 34 [34]
## # ℹ 79,429 more rows#factor gender
gps_data$gender <- factor(gps_data$gender)
#scale age
gps_data$age <- scale(gps_data$age)
gps_data## # A tibble: 79,439 × 6
## country isocode ison risktaking[,1] gender age[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 60.2 1 -0.902
## 2 Turkey TUR 792 53.9 1 0.474
## 3 Turkey TUR 792 60.2 1 -1.19
## 4 Turkey TUR 792 62.7 0 -1.02
## 5 Turkey TUR 792 61.2 0 -1.02
## 6 Turkey TUR 792 69.6 0 -1.30
## 7 Turkey TUR 792 51.9 1 -0.959
## 8 Turkey TUR 792 43.8 0 -0.0995
## 9 Turkey TUR 792 46.7 0 -0.558
## 10 Turkey TUR 792 41.3 0 -0.444
## # ℹ 79,429 more rowsmodel1_gps = lmer(risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender|country),data = gps_data, control = lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000)))
summary_model1_gps=summary(model1_gps)
summary_model1_gps## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country)
## Data: gps_data
## Control: lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
##
## REML criterion at convergence: 577912
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.2214 -0.6915 -0.0493 0.6625 3.7167
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 8.039 2.835
## age 0.996 0.998 0.18
## gender1 1.060 1.030 -0.02 0.40
## Residual 83.856 9.157
## Number of obs: 79439, groups: country, 76
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 51.2867 0.3293 74.9232 155.74 <2e-16 ***
## age -2.0653 0.1203 74.5891 -17.17 <2e-16 ***
## gender1 -1.9843 0.1358 75.4754 -14.61 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age
## age 0.175
## gender1 -0.076 0.328countryfacts## # A tibble: 105 × 4
## country code hardship_index[,1] codeWVS
## <chr> <chr> <dbl> <chr>
## 1 Afghanistan AFG 2.52 AFG
## 2 Algeria DZA -0.322 DZA
## 3 Andorra ADO -0.947 ADO
## 4 Argentina ARG -0.0455 ARG
## 5 Armenia ARM -0.195 ARM
## 6 Australia AUS -0.883 AUS
## 7 Austria AUT -0.919 AUT
## 8 Azerbaijan AZE 0.0446 AZE
## 9 Bangladesh BGD 0.152 BGD
## 10 Belarus BLR -0.437 BLR
## # ℹ 95 more rowsmixed_model_gps_data <- left_join(gps_data, countryfacts, by = "country")
mixed_model_gps_data## # A tibble: 79,439 × 9
## country isocode ison risktaking[,1] gender age[,1] code hardship_index[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 60.2 1 -0.902 TUR 0.0744
## 2 Turkey TUR 792 53.9 1 0.474 TUR 0.0744
## 3 Turkey TUR 792 60.2 1 -1.19 TUR 0.0744
## 4 Turkey TUR 792 62.7 0 -1.02 TUR 0.0744
## 5 Turkey TUR 792 61.2 0 -1.02 TUR 0.0744
## 6 Turkey TUR 792 69.6 0 -1.30 TUR 0.0744
## 7 Turkey TUR 792 51.9 1 -0.959 TUR 0.0744
## 8 Turkey TUR 792 43.8 0 -0.0995 TUR 0.0744
## 9 Turkey TUR 792 46.7 0 -0.558 TUR 0.0744
## 10 Turkey TUR 792 41.3 0 -0.444 TUR 0.0744
## # ℹ 79,429 more rows
## # ℹ 1 more variable: codeWVS <chr>head(mixed_model_gps_data)## # A tibble: 6 × 9
## country isocode ison risktaking[,1] gender age[,1] code hardship_index[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 60.2 1 -0.902 TUR 0.0744
## 2 Turkey TUR 792 53.9 1 0.474 TUR 0.0744
## 3 Turkey TUR 792 60.2 1 -1.19 TUR 0.0744
## 4 Turkey TUR 792 62.7 0 -1.02 TUR 0.0744
## 5 Turkey TUR 792 61.2 0 -1.02 TUR 0.0744
## 6 Turkey TUR 792 69.6 0 -1.30 TUR 0.0744
## # ℹ 1 more variable: codeWVS <chr>model2_gps <- lmer(risktaking ~ 1 + age * hardship_index +
gender * hardship_index +
(1 + age | country),
data = mixed_model_gps_data,control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=100000),optimizer="bobyqa"),REML = FALSE)
summary_model2_gps = summary(model2_gps)
summary_model2_gps## Linear mixed model fit by maximum likelihood . t-tests use Satterthwaite's
## method [lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age * hardship_index + gender * hardship_index +
## (1 + age | country)
## Data: mixed_model_gps_data
## Control: lmerControl(optCtrl = list(maxfun = 1e+05), optimizer = "bobyqa")
##
## AIC BIC logLik deviance df.resid
## 570710.8 570803.5 -285345.4 570690.8 78452
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.2139 -0.6916 -0.0497 0.6597 3.6209
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 7.9220 2.8146
## age 0.7981 0.8934 0.19
## Residual 83.8590 9.1575
## Number of obs: 78462, groups: country, 75
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.132e+01 3.292e-01 7.678e+01 155.859 < 2e-16 ***
## age -2.086e+00 1.097e-01 7.606e+01 -19.017 < 2e-16 ***
## hardship_index 4.780e-01 4.231e-01 7.710e+01 1.130 0.262114
## gender1 -2.036e+00 6.623e-02 7.838e+04 -30.738 < 2e-16 ***
## age:hardship_index 5.809e-01 1.425e-01 7.979e+01 4.076 0.000108 ***
## hardship_index:gender1 4.787e-01 8.804e-02 7.840e+04 5.437 5.42e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age hrdsh_ gendr1 ag:hr_
## age 0.177
## hardshp_ndx -0.036 0.006
## gender1 -0.109 0.001 0.007
## ag:hrdshp_n 0.006 -0.019 0.181 0.010
## hrdshp_nd:1 0.007 0.010 -0.108 -0.027 0.010# Zusammenführen der Daten
regiondata <- merge(modelcoefs, countryfacts, by = "codeWVS")
# Kombinieren der Koeffizienten aus den Modellzusammenfassungen
coefsallmodels_gps <- rbind(summary_model1_gps$coefficients,
summary_model2_gps$coefficients)
# Schreiben der kombinierten Koeffizienten in eine CSV-Datei
print(coefsallmodels_gps)## Estimate Std. Error df t value
## (Intercept) 51.2867349 0.32930061 74.92324 155.744428
## age -2.0652559 0.12031096 74.58914 -17.165983
## gender1 -1.9842711 0.13583984 75.47545 -14.607430
## (Intercept) 51.3151450 0.32924130 76.78453 155.858775
## age -2.0855686 0.10966763 76.05631 -19.017175
## hardship_index 0.4779617 0.42309520 77.09538 1.129679
## gender1 -2.0358909 0.06623422 78376.92947 -30.737748
## age:hardship_index 0.5809502 0.14252682 79.78613 4.076076
## hardship_index:gender1 0.4786941 0.08803626 78398.11309 5.437466
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 7.536766e-96
## age 1.272899e-27
## gender1 1.069547e-23
## (Intercept) 8.279983e-98
## age 1.250007e-30
## hardship_index 2.621142e-01
## gender1 3.023037e-206
## age:hardship_index 1.075276e-04
## hardship_index:gender1 5.420463e-08mixed_model_gps_data## # A tibble: 79,439 × 9
## country isocode ison risktaking[,1] gender age[,1] code hardship_index[,1]
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <fct> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 Turkey TUR 792 60.2 1 -0.902 TUR 0.0744
## 2 Turkey TUR 792 53.9 1 0.474 TUR 0.0744
## 3 Turkey TUR 792 60.2 1 -1.19 TUR 0.0744
## 4 Turkey TUR 792 62.7 0 -1.02 TUR 0.0744
## 5 Turkey TUR 792 61.2 0 -1.02 TUR 0.0744
## 6 Turkey TUR 792 69.6 0 -1.30 TUR 0.0744
## 7 Turkey TUR 792 51.9 1 -0.959 TUR 0.0744
## 8 Turkey TUR 792 43.8 0 -0.0995 TUR 0.0744
## 9 Turkey TUR 792 46.7 0 -0.558 TUR 0.0744
## 10 Turkey TUR 792 41.3 0 -0.444 TUR 0.0744
## # ℹ 79,429 more rows
## # ℹ 1 more variable: codeWVS <chr>mixed_model_data## gender age country_code wave risktaking children married employed
## 1 1 -0.21867931 20 5 61.29932 1 0 1
## 2 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 1 1
## 3 0 0.38949214 20 5 48.75389 1 1 1
## 4 1 -0.82685077 20 5 55.02660 1 0 1
## 5 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 6 0 0.75439502 20 5 36.20847 1 1 1
## 7 1 0.14622356 20 5 55.02660 1 1 1
## 8 0 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 9 1 1.72746935 20 5 61.29932 1 1 0
## 10 1 1.11929790 20 5 55.02660 1 0 1
## 11 0 -0.88766792 20 5 55.02660 0 0 1
## 12 1 -0.40113075 20 5 48.75389 0 0 1
## 13 1 1.90992079 20 5 36.20847 0 0 1
## 14 0 -0.52276504 20 5 55.02660 0 0 1
## 15 0 0.26785785 20 5 55.02660 1 0 1
## 16 0 -0.03622788 20 5 48.75389 0 0 1
## 17 1 1.05848075 20 5 42.48118 1 0 1
## 18 1 -0.94848506 20 5 55.02660 0 0 1
## 19 1 -1.07011936 20 5 48.75389 0 0 1
## 20 0 -0.40113075 20 5 55.02660 0 0 1
## 21 1 -0.21867931 20 5 36.20847 0 0 1
## 22 1 -0.03622788 20 5 42.48118 1 1 1
## 23 1 0.20704071 20 5 48.75389 0 0 1
## 24 0 -1.25257079 20 5 42.48118 0 0 1
## 25 1 -1.19175365 20 5 55.02660 0 0 1
## 26 0 0.26785785 20 5 55.02660 1 1 1
## 27 1 -0.64439934 20 5 55.02660 1 1 1
## 28 0 -1.31338794 20 5 61.29932 0 0 0
## 29 1 0.14622356 20 5 42.48118 0 1 1
## 30 0 0.87602931 20 5 55.02660 1 1 1
## 31 0 -0.76603363 20 5 42.48118 0 0 1
## 32 1 -0.70521648 20 5 48.75389 0 0 1
## 33 1 -0.94848506 20 5 55.02660 1 1 1
## 34 1 1.18011504 20 5 67.57203 1 1 1
## 35 1 0.20704071 20 5 36.20847 1 1 1
## 36 1 -0.70521648 20 5 55.02660 0 0 1
## 37 0 0.32867500 20 5 42.48118 1 1 1
## 38 1 -0.40113075 20 5 42.48118 1 1 1
## 39 1 -0.21867931 20 5 67.57203 1 1 1
## 40 1 0.26785785 20 5 42.48118 0 0 1
## 41 1 -0.09704502 20 5 42.48118 1 0 1
## 42 1 0.32867500 20 5 55.02660 1 0 0
## 43 1 1.05848075 20 5 42.48118 1 1 1
## 44 0 0.93684646 20 5 55.02660 1 1 1
## 45 1 -0.03622788 20 5 61.29932 1 0 1
## 46 1 1.54501792 20 5 55.02660 1 1 1
## 47 0 0.08540642 20 5 42.48118 1 1 1
## 48 1 -1.00930221 20 5 55.02660 0 0 1
## 49 1 1.24093219 20 5 48.75389 1 0 1
## 50 0 -0.40113075 20 5 42.48118 1 1 1
## 51 1 -1.13093650 20 5 42.48118 0 0 1
## 52 1 0.26785785 20 5 55.02660 1 0 1
## 53 1 -1.25257079 20 5 55.02660 0 0 1
## 54 1 1.36256648 20 5 42.48118 1 1 1
## 55 0 -1.00930221 20 5 61.29932 0 0 0
## 56 1 -1.31338794 20 5 42.48118 0 0 1
## 57 1 -0.21867931 20 5 55.02660 0 0 1
## 58 1 1.36256648 20 5 55.02660 1 0 1
## 59 0 -0.70521648 20 5 42.48118 0 0 1
## 60 1 0.02458927 20 5 42.48118 1 1 1
## 61 1 -0.70521648 20 5 55.02660 0 0 1
## 62 1 1.24093219 20 5 48.75389 1 1 1
## 63 0 -0.03622788 20 5 42.48118 1 1 1
## 64 1 -1.37420509 20 5 55.02660 0 0 1
## 65 1 0.63276073 20 5 48.75389 1 1 1
## 66 1 -0.21867931 20 5 48.75389 1 1 1
## 67 0 -0.94848506 20 5 36.20847 0 0 1
## 68 0 -0.88766792 20 5 55.02660 0 0 1
## 69 0 0.02458927 20 5 55.02660 0 0 1
## 70 0 -1.37420509 20 5 48.75389 0 0 1
## 71 0 0.57194358 20 5 48.75389 1 1 1
## 72 1 -0.21867931 20 5 55.02660 1 0 1
## 73 1 0.26785785 20 5 42.48118 1 0 1
## 74 1 -1.25257079 20 5 36.20847 0 0 0
## 75 0 -0.15786217 20 5 67.57203 0 0 1
## 76 1 -1.00930221 20 5 42.48118 0 0 1
## 77 1 1.18011504 20 5 36.20847 1 1 1
## 78 0 -0.03622788 20 5 42.48118 1 0 1
## 79 0 -0.94848506 20 5 42.48118 0 0 1
## 80 0 -0.34031361 20 5 61.29932 0 0 1
## 81 0 -0.64439934 20 5 61.29932 0 0 1
## 82 1 -1.37420509 20 5 61.29932 0 0 0
## 83 0 0.93684646 20 5 48.75389 1 0 1
## 84 1 -0.15786217 20 5 67.57203 0 0 1
## 85 0 -0.34031361 20 5 48.75389 0 0 1
## 86 0 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 87 1 -0.52276504 20 5 36.20847 1 0 1
## 88 0 -0.52276504 20 5 55.02660 0 0 1
## 89 0 -0.27949646 20 5 55.02660 0 0 1
## 90 1 0.08540642 20 5 48.75389 1 1 1
## 91 1 0.08540642 20 5 36.20847 1 0 1
## 92 1 1.90992079 20 5 42.48118 1 1 1
## 93 1 -1.37420509 20 5 61.29932 0 0 0
## 94 0 0.45030929 20 5 36.20847 1 1 1
## 95 0 -1.07011936 20 5 48.75389 0 0 1
## 96 1 0.57194358 20 5 36.20847 1 1 1
## 97 0 -1.19175365 20 5 36.20847 0 0 0
## 98 1 0.38949214 20 5 36.20847 1 0 1
## 99 1 -1.19175365 20 5 67.57203 0 0 1
## 100 1 -0.27949646 20 5 55.02660 0 0 1
## 101 1 0.14622356 20 5 48.75389 1 1 1
## 102 1 -0.21867931 20 5 36.20847 1 1 1
## 103 1 0.57194358 20 5 67.57203 0 0 1
## 104 1 0.26785785 20 5 67.57203 1 1 1
## 105 0 1.36256648 20 5 36.20847 1 1 1
## 106 0 -0.82685077 20 5 67.57203 0 0 1
## 107 1 -0.82685077 20 5 36.20847 0 0 1
## 108 1 -0.76603363 20 5 36.20847 1 1 1
## 109 1 -0.94848506 20 5 67.57203 0 0 1
## 110 0 -1.13093650 20 5 61.29932 0 0 1
## 111 0 -0.03622788 20 5 36.20847 1 1 1
## 112 1 -1.19175365 20 5 55.02660 0 0 1
## 113 1 -0.34031361 20 5 55.02660 0 0 1
## 114 1 1.18011504 20 5 67.57203 1 0 1
## 115 0 -0.76603363 20 5 42.48118 1 1 1
## 116 1 1.90992079 20 5 67.57203 1 0 0
## 117 0 -0.82685077 20 5 67.57203 0 0 1
## 118 1 0.63276073 20 5 67.57203 1 0 1
## 119 0 -0.09704502 20 5 48.75389 0 0 1
## 120 1 -0.40113075 20 5 61.29932 1 0 1
## 121 1 -1.07011936 20 5 61.29932 0 0 1
## 122 0 -0.76603363 20 5 55.02660 0 0 1
## 123 0 0.08540642 20 5 48.75389 1 1 1
## 124 1 0.57194358 20 5 36.20847 1 1 1
## 125 1 -0.70521648 20 5 67.57203 1 0 1
## 126 1 -0.52276504 20 5 55.02660 0 0 1
## 127 1 -0.46194790 20 5 55.02660 1 1 1
## 128 1 -0.40113075 20 5 55.02660 0 0 1
## 129 0 -0.52276504 20 5 67.57203 0 0 1
## 130 1 -0.64439934 20 5 48.75389 0 0 1
## 131 1 -1.00930221 20 5 55.02660 0 0 1
## 132 1 -0.46194790 20 5 36.20847 1 1 1
## 133 0 -0.21867931 20 5 48.75389 1 1 1
## 134 1 -0.64439934 20 5 42.48118 0 1 1
## 135 1 -0.88766792 20 5 55.02660 0 0 1
## 136 1 1.78828650 20 5 36.20847 1 0 0
## 137 1 0.45030929 20 5 48.75389 1 1 1
## 138 1 -0.46194790 20 5 48.75389 1 0 1
## 139 1 -1.00930221 20 5 55.02660 0 0 1
## 140 1 1.05848075 20 5 42.48118 1 1 1
## 141 1 -1.00930221 20 5 48.75389 1 0 1
## 142 0 1.72746935 20 5 42.48118 1 1 0
## 143 1 -0.34031361 20 5 55.02660 0 0 1
## 144 1 0.08540642 20 5 48.75389 1 1 1
## 145 0 -0.03622788 20 5 36.20847 1 1 1
## 146 0 0.02458927 20 5 67.57203 1 1 1
## 147 0 -0.27949646 20 5 48.75389 0 1 1
## 148 0 -0.21867931 20 5 55.02660 0 0 1
## 149 1 -0.40113075 20 5 42.48118 1 1 1
## 150 1 -0.58358219 20 5 42.48118 1 1 1
## 151 1 1.66665221 20 5 48.75389 1 1 1
## 152 0 0.51112644 20 5 61.29932 1 1 1
## 153 0 1.30174933 20 5 42.48118 1 1 0
## 154 0 -1.13093650 20 5 48.75389 1 1 1
## 155 1 0.14622356 20 5 48.75389 1 0 1
## 156 1 -1.07011936 20 5 42.48118 0 0 1
## 157 0 -0.82685077 20 5 67.57203 0 0 1
## 158 1 -0.70521648 20 5 42.48118 0 1 1
## 159 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 160 1 -0.34031361 20 5 48.75389 1 1 1
## 161 1 1.18011504 20 5 55.02660 1 0 1
## 162 1 0.38949214 20 5 36.20847 1 0 1
## 163 1 -0.94848506 20 5 55.02660 1 0 1
## 164 1 -0.58358219 20 5 48.75389 0 0 1
## 165 1 -0.94848506 20 5 55.02660 0 0 1
## 166 0 0.14622356 20 5 36.20847 1 1 1
## 167 0 -0.27949646 20 5 36.20847 0 0 1
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## 8139 1 Canada CAN -0.82944905
## 8140 1 Canada CAN -0.82944905
## 8141 1 Canada CAN -0.82944905
## 8142 1 Canada CAN -0.82944905
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## 8144 0 Canada CAN -0.82944905
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## 8332 1 Canada CAN -0.82944905
## 8333 1 Canada CAN -0.82944905
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140194 rows ]mixed_model_gps_data$source <- "gps"
mixed_model_data$source <- "data"
#select gender, age, risktaking, country, hardship_index for GPS dataset
mixed_model_gps_data_new<- mixed_model_gps_data %>%
dplyr::select(country, gender, age, hardship_index, risktaking, source)
mixed_model_gps_data_new## # A tibble: 79,439 × 6
## country gender age[,1] hardship_index[,1] risktaking[,1] source
## <chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Turkey 1 -0.902 0.0744 60.2 gps
## 2 Turkey 1 0.474 0.0744 53.9 gps
## 3 Turkey 1 -1.19 0.0744 60.2 gps
## 4 Turkey 0 -1.02 0.0744 62.7 gps
## 5 Turkey 0 -1.02 0.0744 61.2 gps
## 6 Turkey 0 -1.30 0.0744 69.6 gps
## 7 Turkey 1 -0.959 0.0744 51.9 gps
## 8 Turkey 0 -0.0995 0.0744 43.8 gps
## 9 Turkey 0 -0.558 0.0744 46.7 gps
## 10 Turkey 0 -0.444 0.0744 41.3 gps
## # ℹ 79,429 more rowsmixed_model_data## gender age country_code wave risktaking children married employed
## 1 1 -0.21867931 20 5 61.29932 1 0 1
## 2 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 1 1
## 3 0 0.38949214 20 5 48.75389 1 1 1
## 4 1 -0.82685077 20 5 55.02660 1 0 1
## 5 1 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 6 0 0.75439502 20 5 36.20847 1 1 1
## 7 1 0.14622356 20 5 55.02660 1 1 1
## 8 0 -1.07011936 20 5 55.02660 0 0 1
## 9 1 1.72746935 20 5 61.29932 1 1 0
## 10 1 1.11929790 20 5 55.02660 1 0 1
## 11 0 -0.88766792 20 5 55.02660 0 0 1
## 12 1 -0.40113075 20 5 48.75389 0 0 1
## 13 1 1.90992079 20 5 36.20847 0 0 1
## 14 0 -0.52276504 20 5 55.02660 0 0 1
## 15 0 0.26785785 20 5 55.02660 1 0 1
## 16 0 -0.03622788 20 5 48.75389 0 0 1
## 17 1 1.05848075 20 5 42.48118 1 0 1
## 18 1 -0.94848506 20 5 55.02660 0 0 1
## 19 1 -1.07011936 20 5 48.75389 0 0 1
## 20 0 -0.40113075 20 5 55.02660 0 0 1
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## 23 1 0.20704071 20 5 48.75389 0 0 1
## 24 0 -1.25257079 20 5 42.48118 0 0 1
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## 28 0 -1.31338794 20 5 61.29932 0 0 0
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## 32 1 -0.70521648 20 5 48.75389 0 0 1
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## 34 1 1.18011504 20 5 67.57203 1 1 1
## 35 1 0.20704071 20 5 36.20847 1 1 1
## 36 1 -0.70521648 20 5 55.02660 0 0 1
## 37 0 0.32867500 20 5 42.48118 1 1 1
## 38 1 -0.40113075 20 5 42.48118 1 1 1
## 39 1 -0.21867931 20 5 67.57203 1 1 1
## 40 1 0.26785785 20 5 42.48118 0 0 1
## 41 1 -0.09704502 20 5 42.48118 1 0 1
## 42 1 0.32867500 20 5 55.02660 1 0 0
## 43 1 1.05848075 20 5 42.48118 1 1 1
## 44 0 0.93684646 20 5 55.02660 1 1 1
## 45 1 -0.03622788 20 5 61.29932 1 0 1
## 46 1 1.54501792 20 5 55.02660 1 1 1
## 47 0 0.08540642 20 5 42.48118 1 1 1
## 48 1 -1.00930221 20 5 55.02660 0 0 1
## 49 1 1.24093219 20 5 48.75389 1 0 1
## 50 0 -0.40113075 20 5 42.48118 1 1 1
## 51 1 -1.13093650 20 5 42.48118 0 0 1
## 52 1 0.26785785 20 5 55.02660 1 0 1
## 53 1 -1.25257079 20 5 55.02660 0 0 1
## 54 1 1.36256648 20 5 42.48118 1 1 1
## 55 0 -1.00930221 20 5 61.29932 0 0 0
## 56 1 -1.31338794 20 5 42.48118 0 0 1
## 57 1 -0.21867931 20 5 55.02660 0 0 1
## 58 1 1.36256648 20 5 55.02660 1 0 1
## 59 0 -0.70521648 20 5 42.48118 0 0 1
## 60 1 0.02458927 20 5 42.48118 1 1 1
## 61 1 -0.70521648 20 5 55.02660 0 0 1
## 62 1 1.24093219 20 5 48.75389 1 1 1
## 63 0 -0.03622788 20 5 42.48118 1 1 1
## 64 1 -1.37420509 20 5 55.02660 0 0 1
## 65 1 0.63276073 20 5 48.75389 1 1 1
## 66 1 -0.21867931 20 5 48.75389 1 1 1
## 67 0 -0.94848506 20 5 36.20847 0 0 1
## 68 0 -0.88766792 20 5 55.02660 0 0 1
## 69 0 0.02458927 20 5 55.02660 0 0 1
## 70 0 -1.37420509 20 5 48.75389 0 0 1
## 71 0 0.57194358 20 5 48.75389 1 1 1
## 72 1 -0.21867931 20 5 55.02660 1 0 1
## 73 1 0.26785785 20 5 42.48118 1 0 1
## 74 1 -1.25257079 20 5 36.20847 0 0 0
## 75 0 -0.15786217 20 5 67.57203 0 0 1
## 76 1 -1.00930221 20 5 42.48118 0 0 1
## 77 1 1.18011504 20 5 36.20847 1 1 1
## 78 0 -0.03622788 20 5 42.48118 1 0 1
## 79 0 -0.94848506 20 5 42.48118 0 0 1
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## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140835 rows ]#select the same variables as GPS dataset
mixed_model_data_new<- mixed_model_data %>%
dplyr::select(country, gender, age, hardship_index, risktaking, source)
mixed_model_data_new## country gender age hardship_index risktaking source
## 1 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 61.29932 data
## 2 Andorra 1 -1.07011936 -0.94746742 55.02660 data
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## 12 Andorra 1 -0.40113075 -0.94746742 48.75389 data
## 13 Andorra 1 1.90992079 -0.94746742 36.20847 data
## 14 Andorra 0 -0.52276504 -0.94746742 55.02660 data
## 15 Andorra 0 0.26785785 -0.94746742 55.02660 data
## 16 Andorra 0 -0.03622788 -0.94746742 48.75389 data
## 17 Andorra 1 1.05848075 -0.94746742 42.48118 data
## 18 Andorra 1 -0.94848506 -0.94746742 55.02660 data
## 19 Andorra 1 -1.07011936 -0.94746742 48.75389 data
## 20 Andorra 0 -0.40113075 -0.94746742 55.02660 data
## 21 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 36.20847 data
## 22 Andorra 1 -0.03622788 -0.94746742 42.48118 data
## 23 Andorra 1 0.20704071 -0.94746742 48.75389 data
## 24 Andorra 0 -1.25257079 -0.94746742 42.48118 data
## 25 Andorra 1 -1.19175365 -0.94746742 55.02660 data
## 26 Andorra 0 0.26785785 -0.94746742 55.02660 data
## 27 Andorra 1 -0.64439934 -0.94746742 55.02660 data
## 28 Andorra 0 -1.31338794 -0.94746742 61.29932 data
## 29 Andorra 1 0.14622356 -0.94746742 42.48118 data
## 30 Andorra 0 0.87602931 -0.94746742 55.02660 data
## 31 Andorra 0 -0.76603363 -0.94746742 42.48118 data
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## 33 Andorra 1 -0.94848506 -0.94746742 55.02660 data
## 34 Andorra 1 1.18011504 -0.94746742 67.57203 data
## 35 Andorra 1 0.20704071 -0.94746742 36.20847 data
## 36 Andorra 1 -0.70521648 -0.94746742 55.02660 data
## 37 Andorra 0 0.32867500 -0.94746742 42.48118 data
## 38 Andorra 1 -0.40113075 -0.94746742 42.48118 data
## 39 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 67.57203 data
## 40 Andorra 1 0.26785785 -0.94746742 42.48118 data
## 41 Andorra 1 -0.09704502 -0.94746742 42.48118 data
## 42 Andorra 1 0.32867500 -0.94746742 55.02660 data
## 43 Andorra 1 1.05848075 -0.94746742 42.48118 data
## 44 Andorra 0 0.93684646 -0.94746742 55.02660 data
## 45 Andorra 1 -0.03622788 -0.94746742 61.29932 data
## 46 Andorra 1 1.54501792 -0.94746742 55.02660 data
## 47 Andorra 0 0.08540642 -0.94746742 42.48118 data
## 48 Andorra 1 -1.00930221 -0.94746742 55.02660 data
## 49 Andorra 1 1.24093219 -0.94746742 48.75389 data
## 50 Andorra 0 -0.40113075 -0.94746742 42.48118 data
## 51 Andorra 1 -1.13093650 -0.94746742 42.48118 data
## 52 Andorra 1 0.26785785 -0.94746742 55.02660 data
## 53 Andorra 1 -1.25257079 -0.94746742 55.02660 data
## 54 Andorra 1 1.36256648 -0.94746742 42.48118 data
## 55 Andorra 0 -1.00930221 -0.94746742 61.29932 data
## 56 Andorra 1 -1.31338794 -0.94746742 42.48118 data
## 57 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 55.02660 data
## 58 Andorra 1 1.36256648 -0.94746742 55.02660 data
## 59 Andorra 0 -0.70521648 -0.94746742 42.48118 data
## 60 Andorra 1 0.02458927 -0.94746742 42.48118 data
## 61 Andorra 1 -0.70521648 -0.94746742 55.02660 data
## 62 Andorra 1 1.24093219 -0.94746742 48.75389 data
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## 70 Andorra 0 -1.37420509 -0.94746742 48.75389 data
## 71 Andorra 0 0.57194358 -0.94746742 48.75389 data
## 72 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 55.02660 data
## 73 Andorra 1 0.26785785 -0.94746742 42.48118 data
## 74 Andorra 1 -1.25257079 -0.94746742 36.20847 data
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## 76 Andorra 1 -1.00930221 -0.94746742 42.48118 data
## 77 Andorra 1 1.18011504 -0.94746742 36.20847 data
## 78 Andorra 0 -0.03622788 -0.94746742 42.48118 data
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## 82 Andorra 1 -1.37420509 -0.94746742 61.29932 data
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## 84 Andorra 1 -0.15786217 -0.94746742 67.57203 data
## 85 Andorra 0 -0.34031361 -0.94746742 48.75389 data
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## 88 Andorra 0 -0.52276504 -0.94746742 55.02660 data
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## 91 Andorra 1 0.08540642 -0.94746742 36.20847 data
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## 128 Andorra 1 -0.40113075 -0.94746742 55.02660 data
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## 141 Andorra 1 -1.00930221 -0.94746742 48.75389 data
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## 230 Andorra 0 1.36256648 -0.94746742 36.20847 data
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## 427 Andorra 0 -0.09704502 -0.94746742 55.02660 data
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## 433 Andorra 0 -0.82685077 -0.94746742 61.29932 data
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## 446 Andorra 0 -0.34031361 -0.94746742 55.02660 data
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## 450 Andorra 0 0.63276073 -0.94746742 42.48118 data
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## 1988 Australia 1 0.26785785 -0.88328387 48.75389 data
## 1989 Australia 0 0.14622356 -0.88328387 61.29932 data
## 1990 Australia 1 0.99766360 -0.88328387 42.48118 data
## 1991 Australia 0 -1.13093650 -0.88328387 42.48118 data
## 1992 Australia 1 1.48420077 -0.88328387 67.57203 data
## 1993 Australia 0 2.21400652 -0.88328387 48.75389 data
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## 2003 Australia 1 1.54501792 -0.88328387 42.48118 data
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## 6412 Burkina Faso 0 -0.88766792 1.46190366 42.48118 data
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## 10079 Chile 0 1.84910365 -0.11010747 42.48118 data
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## 10090 Chile 0 -1.00930221 -0.11010747 55.02660 data
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## 10100 Chile 1 1.54501792 -0.11010747 36.20847 data
## 10101 Chile 1 -1.43502223 -0.11010747 61.29932 data
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## 10103 Chile 0 -1.19175365 -0.11010747 67.57203 data
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## 10105 Chile 0 2.09237223 -0.11010747 61.29932 data
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## 10107 Chile 1 -0.21867931 -0.11010747 55.02660 data
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## 10109 Chile 1 -0.15786217 -0.11010747 55.02660 data
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## 10111 Chile 0 -1.13093650 -0.11010747 42.48118 data
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## 10653 Chile 1 2.09237223 -0.11010747 42.48118 data
## 10654 Chile 1 -1.43502223 -0.11010747 55.02660 data
## 10655 Chile 1 -1.37420509 -0.11010747 67.57203 data
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## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 131861 rows ]mixed_model_gps_data_new## # A tibble: 79,439 × 6
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## # ℹ 79,429 more rows
## # ℹ 2 more variables: codeWVS <chr>, source <chr>mixed_model_data_new## country gender age hardship_index risktaking source
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## 55 Andorra 0 -1.00930221 -0.94746742 61.29932 data
## 56 Andorra 1 -1.31338794 -0.94746742 42.48118 data
## 57 Andorra 1 -0.21867931 -0.94746742 55.02660 data
## 58 Andorra 1 1.36256648 -0.94746742 55.02660 data
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## 60 Andorra 1 0.02458927 -0.94746742 42.48118 data
## 61 Andorra 1 -0.70521648 -0.94746742 55.02660 data
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## 227 Andorra 0 0.02458927 -0.94746742 61.29932 data
## 228 Andorra 1 0.26785785 -0.94746742 55.02660 data
## 229 Andorra 1 -1.31338794 -0.94746742 55.02660 data
## 230 Andorra 0 1.36256648 -0.94746742 36.20847 data
## 231 Andorra 1 -0.82685077 -0.94746742 48.75389 data
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## 234 Andorra 0 -1.00930221 -0.94746742 55.02660 data
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## 244 Andorra 1 -0.15786217 -0.94746742 42.48118 data
## 245 Andorra 0 0.57194358 -0.94746742 55.02660 data
## 246 Andorra 1 1.36256648 -0.94746742 48.75389 data
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## 250 Andorra 1 0.75439502 -0.94746742 48.75389 data
## 251 Andorra 1 0.14622356 -0.94746742 61.29932 data
## 252 Andorra 1 0.75439502 -0.94746742 42.48118 data
## 253 Andorra 0 -0.64439934 -0.94746742 61.29932 data
## 254 Andorra 1 0.08540642 -0.94746742 61.29932 data
## 255 Andorra 1 0.75439502 -0.94746742 48.75389 data
## 256 Andorra 1 0.75439502 -0.94746742 55.02660 data
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## 287 Andorra 0 -0.15786217 -0.94746742 36.20847 data
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## 430 Andorra 0 0.14622356 -0.94746742 55.02660 data
## 431 Andorra 0 0.20704071 -0.94746742 48.75389 data
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## 442 Andorra 0 0.45030929 -0.94746742 61.29932 data
## 443 Andorra 0 -1.19175365 -0.94746742 55.02660 data
## 444 Andorra 0 0.08540642 -0.94746742 61.29932 data
## 445 Andorra 1 0.08540642 -0.94746742 42.48118 data
## 446 Andorra 0 -0.34031361 -0.94746742 55.02660 data
## 447 Andorra 1 0.57194358 -0.94746742 42.48118 data
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## 997 Andorra 0 -1.43502223 -0.94746742 42.48118 data
## 998 Andorra 1 0.87602931 -0.94746742 55.02660 data
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## 1014 Argentina 1 0.69357787 -0.04550117 48.75389 data
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## 1974 Argentina 0 1.30174933 -0.04550117 36.20847 data
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## 1989 Australia 0 0.14622356 -0.88328387 61.29932 data
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## 1991 Australia 0 -1.13093650 -0.88328387 42.48118 data
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## 5706 Burkina Faso 1 -1.07011936 1.46190366 55.02660 data
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## 5713 Burkina Faso 1 0.38949214 1.46190366 67.57203 data
## 5714 Burkina Faso 1 -0.76603363 1.46190366 67.57203 data
## 5715 Burkina Faso 1 0.26785785 1.46190366 36.20847 data
## 5716 Burkina Faso 1 -0.70521648 1.46190366 61.29932 data
## 5717 Burkina Faso 1 -0.46194790 1.46190366 67.57203 data
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## 5719 Burkina Faso 1 -1.43502223 1.46190366 55.02660 data
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## 6866 Burkina Faso 1 2.33564081 1.46190366 55.02660 data
## 6867 Burkina Faso 1 0.26785785 1.46190366 61.29932 data
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## 6872 Burkina Faso 1 -1.19175365 1.46190366 67.57203 data
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## 10133 Chile 1 0.81521217 -0.11010747 42.48118 data
## 10134 Chile 1 -1.00930221 -0.11010747 61.29932 data
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## 10305 Chile 1 0.20704071 -0.11010747 36.20847 data
## 10306 Chile 0 0.99766360 -0.11010747 42.48118 data
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## 16569 Ethiopia 0 -1.43502223 0.91522972 55.02660 data
## 16570 Ethiopia 1 -1.31338794 0.91522972 55.02660 data
## 16571 Ethiopia 0 -0.94848506 0.91522972 55.02660 data
## 16572 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 48.75389 data
## 16573 Ethiopia 0 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16574 Ethiopia 1 -0.64439934 0.91522972 48.75389 data
## 16575 Ethiopia 0 -1.25257079 0.91522972 42.48118 data
## 16576 Ethiopia 1 0.26785785 0.91522972 48.75389 data
## 16577 Ethiopia 0 -1.37420509 0.91522972 42.48118 data
## 16578 Ethiopia 1 -0.40113075 0.91522972 48.75389 data
## 16579 Ethiopia 0 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16580 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 48.75389 data
## 16581 Ethiopia 0 -0.88766792 0.91522972 42.48118 data
## 16582 Ethiopia 1 -0.40113075 0.91522972 48.75389 data
## 16583 Ethiopia 0 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16584 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 48.75389 data
## 16585 Ethiopia 1 -1.37420509 0.91522972 48.75389 data
## 16586 Ethiopia 1 -1.07011936 0.91522972 42.48118 data
## 16587 Ethiopia 0 -0.94848506 0.91522972 42.48118 data
## 16588 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 48.75389 data
## 16589 Ethiopia 0 -1.25257079 0.91522972 48.75389 data
## 16590 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 42.48118 data
## 16591 Ethiopia 0 -0.70521648 0.91522972 42.48118 data
## 16592 Ethiopia 1 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16593 Ethiopia 0 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16594 Ethiopia 0 -1.07011936 0.91522972 42.48118 data
## 16595 Ethiopia 1 -0.34031361 0.91522972 48.75389 data
## 16596 Ethiopia 0 -0.94848506 0.91522972 42.48118 data
## 16597 Ethiopia 1 -0.58358219 0.91522972 48.75389 data
## 16598 Ethiopia 0 -1.19175365 0.91522972 42.48118 data
## 16599 Ethiopia 1 -1.13093650 0.91522972 48.75389 data
## 16600 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 42.48118 data
## 16601 Ethiopia 0 -1.00930221 0.91522972 42.48118 data
## 16602 Ethiopia 1 -1.31338794 0.91522972 42.48118 data
## 16603 Ethiopia 0 -1.25257079 0.91522972 42.48118 data
## 16604 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 42.48118 data
## 16605 Ethiopia 0 -0.76603363 0.91522972 42.48118 data
## 16606 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 55.02660 data
## 16607 Ethiopia 0 1.18011504 0.91522972 48.75389 data
## 16608 Ethiopia 1 -1.49583938 0.91522972 42.48118 data
## 16609 Ethiopia 0 0.93684646 0.91522972 55.02660 data
## 16610 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 36.20847 data
## 16611 Ethiopia 0 -0.70521648 0.91522972 55.02660 data
## 16612 Ethiopia 1 0.26785785 0.91522972 61.29932 data
## 16613 Ethiopia 0 -0.64439934 0.91522972 48.75389 data
## 16614 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 55.02660 data
## 16615 Ethiopia 1 -0.76603363 0.91522972 48.75389 data
## 16616 Ethiopia 0 0.93684646 0.91522972 48.75389 data
## 16617 Ethiopia 1 -1.37420509 0.91522972 61.29932 data
## 16618 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 42.48118 data
## 16619 Ethiopia 0 -0.64439934 0.91522972 55.02660 data
## 16620 Ethiopia 0 -0.82685077 0.91522972 42.48118 data
## 16621 Ethiopia 1 -0.52276504 0.91522972 48.75389 data
## 16622 Ethiopia 0 -0.34031361 0.91522972 42.48118 data
## 16623 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 42.48118 data
## 16624 Ethiopia 1 -1.19175365 0.91522972 42.48118 data
## 16625 Ethiopia 0 -0.94848506 0.91522972 42.48118 data
## 16626 Ethiopia 1 -1.13093650 0.91522972 42.48118 data
## 16627 Ethiopia 0 -1.43502223 0.91522972 48.75389 data
## 16628 Ethiopia 1 -1.13093650 0.91522972 48.75389 data
## 16629 Ethiopia 0 -0.15786217 0.91522972 42.48118 data
## 16630 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 48.75389 data
## 16631 Ethiopia 0 -0.46194790 0.91522972 61.29932 data
## 16632 Ethiopia 1 -0.70521648 0.91522972 67.57203 data
## 16633 Ethiopia 0 -1.07011936 0.91522972 61.29932 data
## 16634 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 67.57203 data
## 16635 Ethiopia 0 -0.76603363 0.91522972 55.02660 data
## 16636 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 61.29932 data
## 16637 Ethiopia 0 0.75439502 0.91522972 61.29932 data
## 16638 Ethiopia 1 -0.94848506 0.91522972 61.29932 data
## 16639 Ethiopia 0 -0.70521648 0.91522972 67.57203 data
## 16640 Ethiopia 1 -0.15786217 0.91522972 67.57203 data
## 16641 Ethiopia 0 0.02458927 0.91522972 48.75389 data
## 16642 Ethiopia 1 -1.43502223 0.91522972 42.48118 data
## 16643 Ethiopia 0 1.18011504 0.91522972 48.75389 data
## 16644 Ethiopia 1 -1.49583938 0.91522972 48.75389 data
## 16645 Ethiopia 0 -0.27949646 0.91522972 48.75389 data
## 16646 Ethiopia 1 -0.76603363 0.91522972 55.02660 data
## 16647 Ethiopia 0 -0.76603363 0.91522972 55.02660 data
## 16648 Ethiopia 1 -0.88766792 0.91522972 36.20847 data
## 16649 Ethiopia 0 -1.37420509 0.91522972 42.48118 data
## 16650 Ethiopia 1 -0.40113075 0.91522972 36.20847 data
## 16651 Ethiopia 0 1.30174933 0.91522972 36.20847 data
## 16652 Ethiopia 1 -1.00930221 0.91522972 55.02660 data
## 16653 Ethiopia 0 -0.76603363 0.91522972 67.57203 data
## 16654 Ethiopia 1 -1.07011936 0.91522972 55.02660 data
## 16655 Ethiopia 0 -1.13093650 0.91522972 61.29932 data
## 16656 Ethiopia 1 -1.25257079 0.91522972 61.29932 data
## 16657 Ethiopia 0 0.20704071 0.91522972 55.02660 data
## 16658 Ethiopia 1 -1.07011936 0.91522972 67.57203 data
## 16659 Ethiopia 0 -0.46194790 0.91522972 67.57203 data
## 16660 Ethiopia 1 -0.82685077 0.91522972 67.57203 data
## 16661 Ethiopia 0 -0.21867931 0.91522972 67.57203 data
## 16662 Ethiopia 1 0.20704071 0.91522972 55.02660 data
## 16663 Ethiopia 0 1.11929790 0.91522972 61.29932 data
## 16664 Ethiopia 1 -1.43502223 0.91522972 55.02660 data
## 16665 Ethiopia 0 -1.49583938 0.91522972 48.75389 data
## 16666 Ethiopia 0 -0.15786217 0.91522972 36.20847 data
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 131861 rows ]mixed_model_gps_data_new## # A tibble: 79,439 × 6
## country gender age[,1] hardship_index[,1] risktaking[,1] source
## <chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Turkey 1 -0.902 0.0744 60.2 gps
## 2 Turkey 1 0.474 0.0744 53.9 gps
## 3 Turkey 1 -1.19 0.0744 60.2 gps
## 4 Turkey 0 -1.02 0.0744 62.7 gps
## 5 Turkey 0 -1.02 0.0744 61.2 gps
## 6 Turkey 0 -1.30 0.0744 69.6 gps
## 7 Turkey 1 -0.959 0.0744 51.9 gps
## 8 Turkey 0 -0.0995 0.0744 43.8 gps
## 9 Turkey 0 -0.558 0.0744 46.7 gps
## 10 Turkey 0 -0.444 0.0744 41.3 gps
## # ℹ 79,429 more rows#Combine the two datasets
merged_data <- rbind(mixed_model_gps_data_new, mixed_model_data_new)
merged_data## # A tibble: 227,966 × 6
## country gender age[,1] hardship_index[,1] risktaking[,1] source
## * <chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Turkey 1 -0.902 0.0744 60.2 gps
## 2 Turkey 1 0.474 0.0744 53.9 gps
## 3 Turkey 1 -1.19 0.0744 60.2 gps
## 4 Turkey 0 -1.02 0.0744 62.7 gps
## 5 Turkey 0 -1.02 0.0744 61.2 gps
## 6 Turkey 0 -1.30 0.0744 69.6 gps
## 7 Turkey 1 -0.959 0.0744 51.9 gps
## 8 Turkey 0 -0.0995 0.0744 43.8 gps
## 9 Turkey 0 -0.558 0.0744 46.7 gps
## 10 Turkey 0 -0.444 0.0744 41.3 gps
## # ℹ 227,956 more rows# Now run the mixed-effects model with source as a fixed effect
model1_combined = lmer(risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender|country),data = merged_data, control = lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 100000)))
summary_model1_combined=summary(model1_combined)
summary_model1_combined## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age + gender + (1 + age + gender | country)
## Data: merged_data
## Control: lmerControl(optimizer = "bobyqa", optCtrl = list(maxfun = 1e+05))
##
## REML criterion at convergence: 1663164
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.0216 -0.7663 -0.0766 0.7197 3.6428
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 6.6274 2.5744
## age 0.7445 0.8628 0.24
## gender1 0.7661 0.8753 0.04 0.37
## Residual 85.9352 9.2701
## Number of obs: 227966, groups: country, 105
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 51.36517 0.25360 103.52948 202.55 <2e-16 ***
## age -2.00846 0.08802 101.34017 -22.82 <2e-16 ***
## gender1 -2.16489 0.09655 99.64561 -22.42 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age
## age 0.226
## gender1 -0.010 0.315model2_combined <- lmer(risktaking ~ 1 + age * hardship_index +
gender * hardship_index +
(1 + age | country),
data = merged_data,control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=100000),optimizer="bobyqa"),REML = FALSE)
summary_model2_combined = summary(model2_combined)
summary_model2_combined## Linear mixed model fit by maximum likelihood . t-tests use Satterthwaite's
## method [lmerModLmerTest]
## Formula: risktaking ~ 1 + age * hardship_index + gender * hardship_index +
## (1 + age | country)
## Data: merged_data
## Control: lmerControl(optCtrl = list(maxfun = 1e+05), optimizer = "bobyqa")
##
## AIC BIC logLik deviance df.resid
## 1656018.4 1656121.8 -827999.2 1655998.4 226979
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.0405 -0.7632 -0.0736 0.7226 3.6465
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev. Corr
## country (Intercept) 6.4731 2.5442
## age 0.4901 0.7001 0.18
## Residual 85.9985 9.2735
## Number of obs: 226989, groups: country, 104
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.139e+01 2.516e-01 1.051e+02 204.251 < 2e-16 ***
## age -2.012e+00 7.323e-02 1.045e+02 -27.478 < 2e-16 ***
## hardship_index 5.651e-01 3.266e-01 1.055e+02 1.730 0.0865 .
## gender1 -2.188e+00 3.922e-02 2.269e+05 -55.792 < 2e-16 ***
## age:hardship_index 6.764e-01 9.620e-02 1.094e+02 7.032 1.85e-10 ***
## hardship_index:gender1 5.228e-01 5.266e-02 2.269e+05 9.928 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr) age hrdsh_ gendr1 ag:hr_
## age 0.171
## hardshp_ndx -0.006 0.009
## gender1 -0.082 0.004 0.002
## ag:hrdshp_n 0.009 0.015 0.176 0.008
## hrdshp_nd:1 0.002 0.008 -0.082 0.008 0.011# Define the filename for the PDF
pdf("combined_all_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Plot smoothed scatter without individual data points
smoothScatter(merged_data$age, merged_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main="All Countries", cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(merged_data$age, na.rm = TRUE), max(merged_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(merged_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(merged_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, "All Countries")
# Retrieve coefficients from the model output
intercept <- 51.35844
slope_age <- -2.00822
slope_gender <- -2.15976
# Define regression lines
regline_age <- function(x) {
intercept + slope_age * x
}
regline_gender <- function(x) {
intercept + slope_gender + slope_age * x
}
# Plot regression lines
curve(regline_age(x), from = min(merged_data$age), to = max(merged_data$age), add = TRUE, col = "blue", lty = 1, lwd = 3)
curve(regline_gender(x), from = min(merged_data$age), to = max(merged_data$age), add = TRUE, col = "green", lty = 2, lwd = 3)
dev.off()## quartz_off_screen
## 2# Define the filename for the PDF
pdf("gps_all_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Plot smoothed scatter without individual data points
smoothScatter(gps_data$age, gps_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main="All Countries", cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(gps_data$age, na.rm = TRUE), max(gps_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(gps_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(gps_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, "All Countries")
# Retrieve coefficients from the model output
intercept <- 51.2867
slope_age <- -2.0653
slope_gender <- -1.9843
# Define regression lines
regline_age <- function(x) {
intercept + slope_age * x
}
regline_gender <- function(x) {
intercept + slope_gender + slope_age * x
}
# Plot regression lines
curve(regline_age(x), from = min(gps_data$age), to = max(gps_data$age), add = TRUE, col = "blue", lty = 1, lwd = 3)
curve(regline_gender(x), from = min(gps_data$age), to = max(gps_data$age), add = TRUE, col = "green", lty = 2, lwd = 3)
dev.off()## quartz_off_screen
## 2# Define the filename for the PDF
pdf("wvs_all_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Plot smoothed scatter without individual data points
smoothScatter(mixed_model_data$age, mixed_model_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main="All Countries", cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(mixed_model_data$age, na.rm = TRUE), max(mixed_model_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(mixed_model_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(mixed_model_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, "All Countries")
# Retrieve coefficients from the model output
intercept <- 51.3921
slope_age <- -2.0245
slope_gender <- -2.3103
# Define regression lines
regline_age <- function(x) {
intercept + slope_age * x
}
regline_gender <- function(x) {
intercept + slope_gender + slope_age * x
}
# Plot regression lines
curve(regline_age(x), from = min(mixed_model_data$age), to = max(mixed_model_data$age), add = TRUE, col = "blue", lty = 1, lwd = 3)
curve(regline_gender(x), from = min(mixed_model_data$age), to = max(mixed_model_data$age), add = TRUE, col = "green", lty = 2, lwd = 3)
dev.off()## quartz_off_screen
## 2# Define the filename for the PDF
pdf("combined_individual_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Create a layout for all countries
par(mfrow = c(3, 3)) # Adjust the number of rows and columns as needed
# Loop over each country
for (country in unique(mixed_model_data$country)) {
# Subset data for the current country
country_data <- subset(mixed_model_data, country == country)
# Plot fixed effects for the current country with specified range
smoothScatter(country_data$age, country_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main=country, cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(country_data$age, na.rm = TRUE), max(country_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(country_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(country_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, country)
# Retrieve coefficients
coefs <- fixef(model2_wvs)
# Define regression lines
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=1, lwd=3, col="blue")
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[3] + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=2, lwd=3, col="green")
}
# Close the PDF device
dev.off()## quartz_off_screen
## 2# Define the filename for the PDF
pdf("gps_individual_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Create a layout for all countries
par(mfrow = c(3, 3)) # Adjust the number of rows and columns as needed
# Loop over each country
for (country in unique(mixed_model_gps_data_new$country)) {
# Subset data for the current country
country_data <- subset(gps_data, country == country)
# Plot fixed effects for the current country with specified range
smoothScatter(country_data$age, country_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main=country, cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(country_data$age, na.rm = TRUE), max(country_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(country_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(country_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, country)
# Retrieve coefficients
coefs <- fixef(model2_wvs)
# Define regression lines
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=1, lwd=3, col="blue")
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[3] + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=2, lwd=3, col="green")
}
# Close the PDF device
dev.off()## quartz_off_screen
## 2# Define the filename for the PDF
pdf("gps_individual_countries.pdf", width = 10, height = 8) # Adjust width and height as needed
# Create a layout for all countries
par(mfrow = c(3, 3)) # Adjust the number of rows and columns as needed
# Loop over each country
for (country in unique(mixed_model_data_new$country)) {
# Subset data for the current country
country_data <- subset(mixed_model_data_new, country == country)
# Plot fixed effects for the current country with specified range
smoothScatter(country_data$age, country_data$risktaking, las=1, xaxt="n", yaxt="n",
xlab="Age", ylab="Risk-Taking Propensity", bty="n",
main=country, cex.main=0.8, nrpoints=0,
xlim=c(min(country_data$age, na.rm = TRUE), max(country_data$age, na.rm = TRUE)),
ylim=c(min(country_data$risktaking, na.rm = TRUE), max(country_data$risktaking, na.rm = TRUE)),
cex.lab=0.6)
# Add axes and labels
axis(1, at=c(15, 85), labels=c("15", "85"), cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.02, 0))
axis(2, at=c(35, 65), labels=c(35, 65), las=1, cex.axis=0.7, tck=-0.01, line=0, mgp=c(3, 0.3, 0))
mtext("Age", 1, line=0, cex=0.5)
mtext(expression(Risk~Taking~(italic(T)-score)), 2, line=1, cex=0.5)
text(73, 68, country)
# Retrieve coefficients
coefs <- fixef(model2_wvs)
# Define regression lines
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=1, lwd=3, col="blue")
regline <- function(x) {
coefs[1] + coefs[2] * x + coefs[3] + coefs[4] * 0.5 + coefs[5] * 0.5 + coefs[6] * 0.5 + coefs[7] * 0.5
}
lines(mean(country_data$age) + seq(-3, 3, 0.1) * sd(country_data$age),
regline(seq(-3, 3, 0.1)), lty=2, lwd=3, col="green")
}
# Close the PDF device
dev.off()## quartz_off_screen
## 2